这是一个基于SpeechBrain框架训练的端到端自动语音识别系统，使用Conformer架构在25,000小时英文语音数据上训练。

IndicConformer 是一个基于混合 CTC-RNNT 架构的 Conformer 自动语音识别模型，专门用于乌尔都语语音转录。

IndicConformer是一个基于混合CTC-RNNT架构的Conformer自动语音识别模型，专门针对尼泊尔语优化

IndicConformer是一个基于混合CTC-RNNT架构的Conformer自动语音识别(ASR)模型，支持印地语语音转录。

基于Conformer架构的语音编码器，在450万小时无标注音频数据上预训练，支持143种以上语言

整合FastSpeech2Conformer与HiFi-GAN的文本转语音模型，提供高效高质量的语音合成

FastSpeech2Conformer是一个非自回归的文本转语音（TTS）模型，结合了FastSpeech2和Conformer架构的优势，能够快速高效地从文本生成高质量的语音。

这是一个用于转录普通话语音的大型Conformer-Transducer模型，参数约1.2亿，在AISHELL-2数据集上训练。

这是一个基于Conformer架构的法语自动语音识别(ASR)大模型，采用CTC损失函数，在超过1500小时的法语语音数据上训练而成。

这是一个用于德语自动语音识别的大型Conformer-Transducer模型，具有约1.2亿参数，支持将德语语音转录为文本。

这是一个由NVIDIA开发的自动语音识别(ASR)模型，基于Conformer-Transducer架构，拥有约6亿参数，专门用于英语语音转录。

这是一个基于Conformer-Transducer架构的大规模韩语自动语音识别模型，在Ksponspeech数据集上训练，适用于韩语语音转录任务。

基于Librispeech 100小时语音数据微调的Wav2Vec2 Conformer模型，采用旋转位置嵌入技术

采用相对位置嵌入技术的Wav2Vec2-Conformer大型语音识别模型，基于Librispeech 100小时语音数据微调

基于ESPnet框架训练的文本转语音模型，使用VCTK数据集，支持多说话人语音合成

基于ESPnet框架训练的自动语音识别(ASR)模型，使用Conformer架构和WavLM大型预训练模型，在LibriSpeech数据集上训练。

这是一个基于 ESPnet2 的文本转语音(TTS)模型，使用 LJSpeech 数据集训练，结合了 Conformer、FastSpeech2 和 HiFi-GAN 架构。