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PengChengStarling
PengChengStarling簡介
PengChengStarling是鵬城實驗室開源的一款多語言語音識別系統，支持實時語音識別，邊說邊識別，只要應用在國際會議錄音轉文字、多語言視頻自動生成字幕、跨語言客服系統場景中使用。
PengChengStarling基于 icefall 項目開發，模型大小僅為 Whisper-Large v3 的 20%，但推理速度卻快 7 倍。它支持中文、英語、俄語、越南語、日語、泰語、印尼語和阿拉伯語等 8 種語言，能夠在統一框架內處理多種語言的語音輸入，大大地提高了語音識別的效率性。
PengChengStarling功能：
模型大小與性能：PengChengStarling 的模型大小僅為 Whisper-Large v3 的 20%，在存儲和計算資源上更加高效。
推理速度：PengChengStarling系統的推理速度比 Whisper-Large v3 快 7 倍，能夠在更短的時間內處理語音輸入，適合實時應用場景。
多語言支持：PengChengStarling 支持多達 8 種語言，包括中文、英語、俄語、越南語、日語、泰語、印尼語和阿拉伯語，能夠滿足不同用戶的需求。
模型架構：采用RNN-T架構，由Encoder、Decoder和Joiner三個模塊組成，語音編碼器采用Zipformer。
性能提升：相比Whisper-Large v3，PengChengStarling在6個語種上取得了相當或更好的性能，實時因子（RTF）達到0.016，推理速度提升近7倍。
PengChengStarling應用場景：
智能助手：可以集成到智能助手中，實現語音命令的識別和響應。
客戶服務：在客戶服務中心，利用語音識別技術提高客戶咨詢的響應速度和準確性。
教育領域：在語言學習和教育應用中，幫助學生進行發音練習和語言交流。
會議記錄：在會議中實時轉錄發言內容，提升會議效率。
多語言翻譯：結合翻譯系統，實現實時的多語言交流。
PengChengStarling在性能評估中表現出色，特別是在與 Whisper-Large v3 的比較中，PengChengStarling 在六種語言的流式語音識別性能上達到了可比或更優的效果。此外，系統的每種語言訓練數據量約為 2000 小時，主要來源于開放數據集，這就為它的多語言支持提供了一個非常堅實的基礎。
在實際應用中，PengChengStarling 還可以用于語音識別的自適應技術，根據用戶的語音特征進行個性化調整來提高識別準確率。特別在噪聲較大的環境中。
Github：https://github.com/yangb05/PengChengStarling
HuggingFace：https://huggingface.co/stdo/PengChengStarling
