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。

Julius是一个古老的语音转文本项目，起源于日本，最早可以追溯到1997年。它是在BSD-3许可证下发布。它主要支持日语ASR，但作为一个独立于语言的程序，该模型可以理解和处理多种语言，包括英语，斯洛文尼亚语，法语，泰语等。转录的准确性在很大程度上取决于您是否拥有正确的语言和声学模型。该项目是用C语言编写的，支持在Windows，Linux，Android和macOS系统中运行。

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。

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。

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。

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。