ASRT项目是一个基于深度学习的中文语音识别系统，它使用TensorFlow.Keras基于深度卷积神经网络和CTC作为声学模型，以及最大熵隐马尔可夫模型作为语言模型来实现。此外，我们提供了一个基于 HTTP协议的API服务端接口，以及可在多种编程语言调用的客户端SDK，可以在应用中轻松地通过调用 API 服务器的接口，实现语音识别功能。

1. 优势介绍

1.1 易用于算法研究人员或工程开发人员

本项目既可用于科研人员研究语音识别相关算法模型，我们都希望可以以此作为基础框架，仅仅创新修改算法模型等少量代码做实验，就可以研究出一个更高精度的语音识别系统，并发布自己的科研成果；
又可用于工程开发人员，ASRT项目内置技术成熟的算法模型，并支持二次开发和定制，无需过多学习成本，快速上手，在面临的特定需求、应用场景下，将语音识别功能接入。

1.2 节省您的大量时间和成本

一个好的ASR开源自动语音识别框架可以帮助您节省时间、学习成本和经济成本来快速构建一个属于您自己的语音识别系统。当然，最省时间的方式是，您同样也可以直接下载本项目的发布版软件并直接运行，为您的应用提供语音识别服务。

1.3 跨平台

您可以在Windows、Linux或者MacOS上运行ASRT语音识别服务端，只要您成功安装了Python 3.6及以上版本和Tensorflow 1.15以上版本即可。您的客户端应用可以运行在任何平台不受限制，只要有互联网络或局域网络连接即可，即使是本地环回网络也没问题。

1.4 基于深度学习

随着深度学习技术的发展和成熟，本项目使用深度学习模型和CTC等方法实现，可取得更好的语音识别正确率。

1.5 简单好用

ASRT项目进行了高度封装和组件化，您可以像建筑模块材料一样搭建一个语音识别系统，告别难以学习使用的旧框架和落后的技术，缓解您的 加班、头秃、掉头发(划掉) 问题。

1.6 高性能

本项目是一个轻量级语音识别系统，运行速度较快，在训练完毕后的部署阶段，进行语音识别预测时，您可以不需要使用GPU等加速硬件，只要CPU性能较强即可，不会有较大的计算速度差异。

1.7 实事求是，无弄虚作假

众所周知，GitHub、Gitee等平台有大量开源代码，而这些开源项目代码的质量参差不齐，且大都标榜吹嘘自己，令人眼花缭乱。
ASRT开源语音识别项目本着实事求是的原则，脚踏实地，算法模型真实有效，不弄虚作假，实话实说，不过高吹嘘正确率，不过低贬损他人项目，不使用作弊手段得出不正确的实验结论。

2. 部分应用案例

2.1 某科技企业

ASRT语音识别系统可为企业相关业务的开展提供有力的技术支撑。
某科技企业在其业务中拥有数量较大的语音音频，存在需要将大量音频文件进行语音识别的业务需求，在现有商业语音识别API的综合使用成本较高以至于难以承受的情况下，选择了接入ASRT开源语音识别系统。ASRT语音识别系统的接入，为该企业高效地开展音频文件内容识别相关业务提供了有力支撑，助力业务的发展。

2.2 某双一流大学研究生

ASRT语音识别系统助力每一位科研工作者的创新。
一位双一流大学的研究生，研二开始在语音识别领域还处于懵懂阶段时，接触到了ASRT语音识别系统，从其入门到发表第一篇论文专利，不过短短数月，而在随后一两年内又发表了若干篇论文和专利，并成功拿到心仪的语音识别领域的算法岗offer，现已顺利毕业。

2.3 AI柠檬站内搜索站

AI柠檬网内部站点，接入了ASRT中文语音识别系统，实现了通过中文语音输入并搜索的功能，无需打字，解放了双手。在使用移动端浏览器访问的场景下，搜索效率得到了极大的提升。