SpeechBrain是一个用于促进语音相关技术的研究和开发的开源工具包。它支持各种任务，包括：语音识别、增强、分离、说话日志和麦克风信号处理等。Speechbrain使用PyTorch作为开发框架。开发人员和研究人员可以从Pytorch的生态系统和支持中受益，以构建和训练神经网络。
优点：
- 用户可以选择传统的或者基于深度学习的ASR模型。
- 很容易定制模型以适应您的需求。
- 它与Pytorch的集成使其更易于使用。
- 用户可以使用预训练模型来开发语音转文本的任务。
缺点：
- SpeechBrain的文档不像Kaldi的文档那么广泛。
- 它的预训练模型是有限的。
- 您可能需要特殊的专业知识来使用该工具。没有它，你可能需要经历一个陡峭的学习曲线。
Kaldi是专门为语音识别的研究人员创建的语音识别工具。它是用C++编写的，并在Apache 2.0许可证下发布，这是限制最少的开源许可。与Whisper和DeepSpeech等专注于深度学习的工具不同，Kaldi主要专注于使用老式可靠工具的语音识别模型。这些模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models）、高斯混合模型（Gaussian Mixture Models）和有限状态传感器（Finite State Transducers）。