Coqui是一个先进的深度学习工具包，非常适合培训和部署stt模型。根据Mozilla公共许可证2.0授权，您可以使用它生成多个转录本，每个转录本都有一个置信度分数。它提供了预先训练的模型以及示例音频文件，您可以使用这些文件来测试引擎并帮助进行进一步的微调。此外，它有非常详细的文档和资源，可以帮助您使用和解决任何出现的问题。

Athena是一个基于序列到序列的语音转文本开源引擎，在Apache 2.0开源许可下发布。该工具包适合研究人员和开发人员的端到端语音处理需求。模型可以处理的任务包括：自动语音识别（ASR）、语音合成、语音检测和关键字定位等。所有语言模型都基于TensorFlow实现，使更多开发人员可以访问该工具包。

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。

Whisper是Open AI的创意工具，提供了转录和翻译服务。该AI工具于2022年9月发布，是最准确的自动语音识别模型之一。它从市场上的其他工具中脱颖而出，因为它训练了大量的训练数据集：来自互联网的68万小时的音频文件。这种多样化的数据范围提高了该工具的鲁棒性。 用Whisper进行转录必须先安装Python或命令行界面。他提供了五种型号的模型，所有型号都具有不同的大小和功能。这些包括微小、基本、小型、中型和大型。模型越大，转录速度越快。尽管如此，你必须要有一个好的CPU和GPU设备，才能最大限度发挥它们的性能

Flashlight ASR是由Facebook AI研究团队设计的开源语音识别工具包。它拥有处理大型数据集的能力，速度和效率非常突出。可以将速度归功于其在语言建模、机器翻译和语音合成中仅使用卷积神经网络。 在理想情况下，大多数语音识别引擎使用卷积和递归神经网络来理解和建模语言。然而，递归网络可能需要高计算能力，从而影响引擎的速度。 Flashlight ASR使用C++编译，支持在CPU和GPU上运行。

OpenSeq2Seq正如它的名字一样，是一个开源的语音转文本工具包，可以帮助训练不同类型的序列到序列模型。该工具包由Nvidia开发，在Apache 2.0许可证下发布，这意味着它对所有人都是免费的。它训练执行转录，翻译，自动语音识别和情感分析任务的语言模型。 可以根据自己的需求，使用默认预训练模型或者训练自己的模型。OpenSeq2Seq在使用多个显卡和计算机时可以达到最佳性能。它在Nvidia驱动的设备上工作得最好。