kokoro-onnx
kokoro-onnx是一个基于Kokoro模型和ONNX运行时的文本到语音（TTS）项目。它支持英语，并计划支持法语、日语、韩语和中文。该模型在macOS M1上具有接近实时的快速性能，并提供多种声音选择，包括耳语。模型轻量级，约为300MB（量化后约为80MB）。该项目在GitHub上开源，采用MIT许可证，方便开发者集成和使用。
Moonshine Web是一个基于React和Vite构建的简单应用，它运行了Moonshine Base，这是一个针对快速准确自动语音识别（ASR）优化的强大语音识别模型，适用于资源受限的设备。该应用在浏览器端本地运行，使用Transformers.js和WebGPU加速（或WASM作为备选）。它的重要性在于能够为用户提供一个无需服务器即可在本地进行语音识别的解决方案，这对于需要快速处理语音数据的应用场景尤为重要。
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Llama3-s v0.2
Llama3-s v0.2 是 Homebrew Computer Company 开发的多模态检查点，专注于提升语音理解能力。该模型通过早期融合语义标记的方式，利用社区反馈进行改进，以简化模型结构，提高压缩效率，并实现一致的语音特征提取。Llama3-s v0.2 在多个语音理解基准测试中表现稳定，并提供了实时演示，允许用户亲自体验其功能。尽管模型仍在早期开发阶段，存在一些限制，如对音频压缩敏感、无法处理超过10秒的音频等，但团队计划在未来更新中解决这些问题。
audiblez
Audiblez是一个利用Kokoro高质量语音合成技术，将普通电子书（.epub格式）转换为.m4b格式有声书的工具。它支持多种语言和声音，用户可以通过简单的命令行操作完成转换，极大地丰富了电子书的阅读体验，尤其适合在开车、运动等不方便阅读的场景下使用。该工具由Claudio Santini在2025年开发，遵循MIT许可证免费开源。
OmniSenseVoice
OmniSenseVoice是基于SenseVoice优化的语音识别模型，专为快速推理和精确时间戳设计，提供更智能、更快速的音频转录方式。
Sesame CSM
CSM 是一个由 Sesame 开发的对话式语音生成模型，它能够根据文本和音频输入生成高质量的语音。该模型基于 Llama 架构，并使用 Mimi 音频编码器。它主要用于语音合成和交互式语音应用，例如语音助手和教育工具。CSM 的主要优点是能够生成自然流畅的语音，并且可以通过上下文信息优化语音输出。该模型目前是开源的，适用于研究和教育目的。
WeST
WeST是一个开源的语音识别转录模型，以300行代码的简洁形式，基于大型语言模型（LLM）实现语音到文本的转换。它由一个大型语言模型、一个语音编码器和一个投影器组成，其中仅投影器部分可训练。WeST的开发灵感来源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1，旨在通过简化的代码实现高效的语音识别功能。
FireRedASR-AED-L
FireRedASR-AED-L 是一个开源的工业级自动语音识别模型，专为满足高效率和高性能的语音识别需求而设计。该模型采用基于注意力的编码器-解码器架构，支持普通话、中文方言和英语等多种语言。它在公共普通话语音识别基准测试中达到了新的最高水平，并且在歌唱歌词识别方面表现出色。该模型的主要优点包括高性能、低延迟和广泛的适用性，适用于各种语音交互场景。其开源特性使得开发者可以自由地使用和修改代码，进一步推动语音识别技术的发展。
BetterWhisperX
BetterWhisperX是一个基于WhisperX改进的自动语音识别模型，它能够提供快速的语音转文字服务，并具备词级时间戳和说话人识别功能。这个工具对于需要处理大量音频数据的研究人员和开发者来说非常重要，因为它可以大幅提高语音数据处理的效率和准确性。产品背景基于OpenAI的Whisper模型，但做了进一步的优化和改进。目前，该项目是免费且开源的，定位于为开发者社区提供更高效、更准确的语音识别工具。
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