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| | | <a name="最新动态"></a> |
| | | ## 最新动态 |
| | | - 2024/01/03: 中文离线文件转写服务 4.0 发布,新增支持8k模型、优化时间戳不匹配问题及增加句子级别时间戳、优化英文单词fst热词效果、支持自动化配置线程参数,同时修复已知的crash问题及内存泄漏问题,详细信息参阅([一键部署文档](runtime/readme_cn.md#中文离线文件转写服务cpu版本)) |
| | | - 2024/01/03: 中文实时语音听写服务 1.6 发布,2pass-offline模式支持Ngram语言模型解码、wfst热词,同时修复已知的crash问题及内存泄漏问题,详细信息参阅([一键部署文档](runtime/readme_cn.md#中文实时语音听写服务cpu版本)) |
| | | - 2024/01/03: 英文离线文件转写服务 1.2 发布,修复已知的crash问题及内存泄漏问题,详细信息参阅([一键部署文档](runtime/readme_cn.md#英文离线文件转写服务cpu版本)) |
| | | - 2023/12/04: funasr社区软件包windows 1.0版本发布,支持中文离线文件转写、英文离线文件转写、中文实时听写服务,详细信息参阅([FunASR社区软件包windows版本](https://www.modelscope.cn/models/damo/funasr-runtime-win-cpu-x64/summary)) |
| | | - 2023/11/08:中文离线文件转写服务3.0 CPU版本发布,新增标点大模型、Ngram语言模型与wfst热词,详细信息参阅([一键部署文档](runtime/readme_cn.md#中文离线文件转写服务cpu版本)) |
| | | - 2023/10/17: 英文离线文件转写服务一键部署的CPU版本发布,详细信息参阅([一键部署文档](runtime/readme_cn.md#英文离线文件转写服务cpu版本)) |
| | | - 2023/10/13: [SlideSpeech](https://slidespeech.github.io/): 一个大规模的多模态音视频语料库,主要是在线会议或者在线课程场景,包含了大量与发言人讲话实时同步的幻灯片。 |
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| | | | 模型名字 | 任务详情 | 训练数据 | 参数量 | |
| | | |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------:|:------------:|:----:| |
| | | | paraformer-zh ([⭐](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary) [🤗]() ) | 语音识别,带时间戳输出,非实时 | 60000小时,中文 | 220M | |
| | | | paraformer-zh-spk ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc-spk_asr_nat-zh-cn/summary) [🤗]() ) | 分角色语音识别,带时间戳输出,非实时 | 60000小时,中文 | 220M | |
| | | | paraformer-zh-online ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online/summary) [🤗]() ) | 语音识别,实时 | 60000小时,中文 | 220M | |
| | | | paraformer-en ( [⭐](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-en-16k-common-vocab10020/summary) [🤗]() ) | 语音识别,非实时 | 50000小时,英文 | 220M | |
| | | | paraformer-en-spk ([🤗]() [⭐]() ) | 语音识别,非实时 | 50000小时,英文 | 220M | |
| | | | conformer-en ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/speech_conformer_asr-en-16k-vocab4199-pytorch/summary) [🤗]() ) | 语音识别,非实时 | 50000小时,英文 | 220M | |
| | | | ct-punc ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large/summary) [🤗]() ) | 标点恢复 | 100M,中文与英文 | 1.1G | |
| | | | fsmn-vad ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary) [🤗]() ) | 语音端点检测,实时 | 5000小时,中文与英文 | 0.4M | |
| | | | fa-zh ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/speech_timestamp_prediction-v1-16k-offline/summary) [🤗]() ) | 字级别时间戳预测 | 50000小时,中文 | 38M | |
| | | | paraformer-zh <br> ([⭐](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary) [🤗]() ) | 语音识别,带时间戳输出,非实时 | 60000小时,中文 | 220M | |
| | | | paraformer-zh-spk <br> ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc-spk_asr_nat-zh-cn/summary) [🤗]() ) | 分角色语音识别,带时间戳输出,非实时 | 60000小时,中文 | 220M | |
| | | | paraformer-zh-online <br> ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online/summary) [🤗]() ) | 语音识别,实时 | 60000小时,中文 | 220M | |
| | | | paraformer-en <br> ( [⭐](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-en-16k-common-vocab10020/summary) [🤗]() ) | 语音识别,非实时 | 50000小时,英文 | 220M | |
| | | | paraformer-en-spk <br> ([⭐]() [🤗]() ) | 语音识别,非实时 | 50000小时,英文 | 220M | |
| | | | conformer-en <br> ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/speech_conformer_asr-en-16k-vocab4199-pytorch/summary) [🤗]() ) | 语音识别,非实时 | 50000小时,英文 | 220M | |
| | | | ct-punc <br> ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large/summary) [🤗]() ) | 标点恢复 | 100M,中文与英文 | 1.1G | |
| | | | fsmn-vad <br> ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary) [🤗]() ) | 语音端点检测,实时 | 5000小时,中文与英文 | 0.4M | |
| | | | fa-zh <br> ( [⭐](https://modelscope.cn/models/damo/speech_timestamp_prediction-v1-16k-offline/summary) [🤗]() ) | 字级别时间戳预测 | 50000小时,中文 | 38M | |
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