Tensorflow ASR是一个使用Tensorflow 2.0作为深度学习框架来实现各种语音处理的语音转文本开源引擎。这个项目在Apache 2.0许可下发布。 Tensorflow最大优势是其准确率，作者声称它几乎是一个“最先进”的模型。它也是维护最好的工具之一，定期更新以改进其功能。例如，该工具包现在还支持在TPU（一种特殊硬件）上进行语言培训。 Tensorflow还支持使用特定的模型，如：Conformer、ContextNet、DeepSpeech2和Jasper。可以根据要处理的任务进行选择。例如，对于一般任务可以考虑DeepSpeech2，但对于精度有较高要求的则使用Conformer。

PaddleSpeech是个开源的语音转文本工具包，可以在Paddlepaddle平台上使用，该工具在Apache 2.0许可下开源。PaddleSpeech是功能最多的工具包之一，能够执行语音识别、语音到文本转换、关键字定位、翻译和音频分类。它的转录质量非常好，赢得了NAACL2022最佳演示奖。

ESPnet是一个基于Apache 2.0许可证发布的开源语音转文本软件，它提供端到端语音处理功能，涵盖了ASR、翻译、语音合成、增强和日志化等任务。该工具包采用Pytorch作为其深度学习框架，并遵循Kaldi数据处理风格。因此，您可以获得各种语言处理任务的全面配方。该工具支持多语言。可以将其与现成的预训练模型一起使用，或根据需求创建自己的模型。

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。

Project DeepSearch是Mozilla的一个开源语音转文本引擎。此语音转文本命令和库在Mozilla公共许可证（MPL）下发布。它的模型参考的是百度深度语音研究论文，具有端到端的可训练性，并支持多种语言音频转录。它使用Google的TensorFlow进行训练和实现。

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。