python/FunASR-XL.git

			@@ -33,26 +33,26 @@

			#### UniASR模型

			\| 模型名字 \| 语言 \| 训练数据 \| Vocab Size \| Parameter \| 非实时/实时 \| 备注 \|
			\|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:\|:--------:\|:---------------------------------:\|:----------:\|:---------:\|:--------------:\|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\|
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			\| [UniASR-large](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR-large_asr_2pass-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1-非实时/summary) \| 中文和英文 \| 阿里巴巴语音数据 (60000 小时) \| 8358 \| 220M \| 非实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR English](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-en-16k-common-vocab1080-tensorflow1-实时/summary) \| 英文 \| 阿里巴巴语音数据 (10000 小时) \| 1080 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR Russian](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-ru-16k-common-vocab1664-tensorflow1-实时/summary) \| 俄语 \| 阿里巴巴语音数据 (5000 小时) \| 1664 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR Japanese](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-ja-16k-common-vocab93-tensorflow1-实时/summary) \| 日语 \| 阿里巴巴语音数据 (5000 小时) \| 5977 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR Korean](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-ko-16k-common-vocab6400-tensorflow1-实时/summary) \| 韩语 \| 阿里巴巴语音数据 (2000 小时) \| 6400 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR Cantonese (CHS)](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-cantonese-CHS-16k-common-vocab1468-tensorflow1-实时/summary) \| 粤语（简体中文） \| 阿里巴巴语音数据 (5000 小时) \| 1468 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR Indonesian](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-id-16k-common-vocab1067-tensorflow1-实时/summary) \| 印尼语 \| 阿里巴巴语音数据 (1000 小时) \| 1067 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR Vietnamese](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-vi-16k-common-vocab1001-pytorch-实时/summary) \| 越南语 \| 阿里巴巴语音数据 (1000 小时) \| 1001 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR Spanish](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-es-16k-common-vocab3445-tensorflow1-实时/summary) \| 西班牙语 \| 阿里巴巴语音数据 (1000 小时) \| 3445 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR Portuguese](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-pt-16k-common-vocab1617-tensorflow1-实时/summary) \| 葡萄牙语 \| 阿里巴巴语音数据 (1000 小时) \| 1617 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR French](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-fr-16k-common-vocab3472-tensorflow1-实时/summary) \| 法语 \| 阿里巴巴语音数据 (1000 小时) \| 3472 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
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			\| 模型名字 \| 语言 \| 训练数据 \| Vocab Size \| Parameter \| 非实时/实时 \| 备注 \|
			\|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:\|:--------:\|:---------------------------------:\|:----------:\|:---------:\|:--------------:\|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\|
			\| [UniASR](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1-online/summary) \| 中文和英文 \| 阿里巴巴语音数据 (60000 小时) \| 8358 \| 100M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR-large](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR-large_asr_2pass-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1-offline/summary) \| 中文和英文 \| 阿里巴巴语音数据 (60000 小时) \| 8358 \| 220M \| 非实时 \| 流式离线一体化模型 \|
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			\| [UniASR Russian](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-ru-16k-common-vocab1664-tensorflow1-online/summary) \| 俄语 \| 阿里巴巴语音数据 (5000 小时) \| 1664 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR Japanese](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-ja-16k-common-vocab93-tensorflow1-online/summary) \| 日语 \| 阿里巴巴语音数据 (5000 小时) \| 5977 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
			\| [UniASR Korean](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-ko-16k-common-vocab6400-tensorflow1-online/summary) \| 韩语 \| 阿里巴巴语音数据 (2000 小时) \| 6400 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
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			\| [UniASR Indonesian](https://modelscope.cn/models/damo/speech_UniASR_asr_2pass-id-16k-common-vocab1067-tensorflow1-online/summary) \| 印尼语 \| 阿里巴巴语音数据 (1000 小时) \| 1067 \| 95M \| 实时 \| 流式离线一体化模型 \|
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			#### Conformer模型
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			\| 模型名字 \| 语言 \| 训练数据 \| 模型参数 \| 备注 \|
			\|:--------------------------------------------------------------------------------------------------:\|:--------------:\|:-------------------:\|:----------:\|:---------\|
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			\| [TP-Aligner](https://modelscope.cn/models/damo/speech_timestamp_prediction-v1-16k-offline/summary) \|中文\| 阿里巴巴语音数据 (50000hours) \| 37.8M \| 时间戳模型，中文 \|

			### 逆文本正则化

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			#### UniASR模型

			\| 模型名字 \| 语言 \| 训练数据 \| Vocab Size \| Parameter \| 非实时/实时 \| 备注 \|
			\|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:\|:--------:\|:---------------------------------:\|:----------:\|:---------:\|:--------------:\|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\|
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			#### Conformer模型
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			\| 模型名字 \| 语言 \| 训练数据 \| 模型参数 \| 备注 \|
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