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另外網站Google 語音辨識API - OXXO.STUDIO也說明：又是因為工作的緣故，接觸到Google 語音辨識的api，實在覺得還滿有趣的， ... 設定辨識的語系，如果是講中文，就要設定為「cmn-Hant-TW」，如果是英文，就可以設定 ...

國立中正大學 電機工程研究所 黃崇勛所指導 戴少庠的 針對特定處理器平台部署神經網路模型之研究 （2021），提出中文 語音辨識 open source關鍵因素是什麼，來自於物聯網、深度學習、嵌入式系統、機器學習、受限裝置。

而第二篇論文長庚大學 資訊工程學系 呂仁園所指導 劉祈宏的 以生成式深度學習達成多語者跨語言之語音轉換 （2021），提出因為有 語音轉換、語音辨識、台語、文化保留、多目標轉換、跨語言轉換、樂聲分離的重點而找出了 中文 語音辨識 open source的解答。

最後網站OpenAI Whisper 讓新手在5 分鐘內生成影片字幕 - Patti的窩則補充：OpenAI 是美國的一個人工智慧研究實驗室，具體成果：Whisper語音辨識模型、GPT-3 ... Git is a free and open source distributed version control system designed to ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了中文 語音辨識 open source，大家也想知道這些：

針對特定處理器平台部署神經網路模型之研究

為了解決中文 語音辨識 open source的問題，作者戴少庠 這樣論述：

深度學習的進步，使的各個領域開始利用深度學習達成各種事情，如語音辨識、客戶服務、電腦視覺、建議引擎，各種以往需要透過人完成的事情都被取代，深度學習被廣泛應用。隨著科技的發展，半導體技術的提升，晶片的尺寸越做越小，嵌入式裝置也越來越多，運算能力也快速提升，物聯網的裝置數量越來越多，每台機器都要透過網路傳輸至雲端運算造成網路的負載上升，同樣若所有的物聯網的資訊都要傳到雲端上也造成了隱私上的問題，使得運算從雲端漸漸轉為邊緣端的趨勢，若能運用深度學習的運算效果，能提升邊緣裝置辨識能力，但在邊緣端使用深度學習將資料分析，增加嵌入式裝置的負載，因此許多研究都在探討如何在這種資源受限的裝置上運行深度學習的

網路模型。 本論文使用開源的深度學習框架部署神經網路模型，並分析執行程式過程遇到的瓶頸最後利用處理器上特殊指令將該部分加速，第一部分部署神經網路模型流程，第二部分利用分析軟體分析模型運行的瓶頸並透過處理器的指令加速運行，達成部署以及優化。

以生成式深度學習達成多語者跨語言之語音轉換

為了解決中文 語音辨識 open source的問題，作者劉祈宏 這樣論述：

本論文透過延伸前人研究[1]，使用文字不相關的非平行語料將語音轉換應用至多目標上，可將語音分離出文字內容與語者資訊。並藉由生成對抗式訓練，使得轉換之聲音更加自然。藉由本實驗室收集的台語語料，並結合公開語料集VCTK Corpus[2]同時混合訓練，以達成單一模型多語言跨語者之語音轉換。透過此技術收集知名人士的聲音，其可能在公開場合上鮮少或不曾公開發表過台語演說，藉由本研究的成果，我們可以將一般人的台語演講，轉換成此【目標語者】的聲音。藉由大家熟悉的聲音，增加台灣的年輕人對使用臺語的意願。在實驗設計與評估上，也分別從不同面向探討。在實驗的部分，我們從不同人數的訓練，資料片段長度的選擇以及單一性

別進行探討，在評估方面，我們分別使用主觀評估與客觀評估，分別採用平均評價計分(Mean Opinion Score, MOS)，以及梅爾倒譜失真度(Mel-cepstral distortion, MCD)作為衡量標準，兩者皆顯示藉由生成對抗式訓練之模型有較好的結果。同時我們也使用Spleeter[3]，將歌唱類聲音進行樂音分離，進行樂音分離後使用本文之模型進行語音轉換，並可取得初步之效果。此外，我們也時實現一個基於卷積神經網路之台語關鍵詞辨識，能夠辨識約30字詞。

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