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开箱即用的生产级语音识别，从训练到部署一步到位

WeNet 是一个面向生产环境的端到端语音识别工具包，旨在解决学术模型与工业部署之间的鸿沟。它基于 PyTorch 构建，支持 Conformer、Transformer 等主流模型，并原生集成 U2/U2++ 训练框架，实现流式与非流式识别的统一。WeNet 的核心能力包括：一键式训练与部署、内置运行时（支持 C++/Go 等）、高效流式解码（支持前缀束搜索）、以及丰富的预训练模型（如中文、英文等）。它特别强调“生产优先”，从模型设计到推理优化都考虑了实际业务需求，如低延迟、高并发和跨平台支持。此外，WeNet 还兼容 Whisper 等外部模型，并提供了便捷的导出工具，可轻松部署到服务器或移动端。对于希望快速落地语音识别能力的团队，WeNet 提供了一条从数据准备到上线运维的完整链路，显著降低了端到端 ASR 的工程复杂度。