awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers

按图索骥,快速入门语音识别与合成论文

这是一个收录语音识别与语音合成领域经典论文的精选列表,涵盖自动语音识别(ASR)、说话人验证、语音合成、文本转语音(TTS)、语言建模、歌声合成(SVS)和声音转换(VC)等方向。项目按技术主题分类整理,每篇论文附有标题、作者、发表年份及原文链接,方便研究者快速定位核心文献。它解决了语音领域初学者和工程师难以系统梳理海量论文的问题,提供了从入门到前沿的阅读路径。核心能力在于结构化组织论文资源,并持续更新以跟踪最新进展,是构建语音技术知识体系的实用参考。

开源 free 音频音乐
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 3130
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类音频音乐
开发团队zzw922cn
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言
技术栈/模型acoustic-model,attention-mechanism,automatic-speech-recognition,cnn,diffusion-models,dnn,language-model,neural-network,papers,recognition-synthesis,rnn,roadmap,seq2seq,singing-voice-synthesis,speaker-verification,speech-recognition,speech-synthesis,timit-dataset,tts,voice-conversion
GitHub 星标★ 3130
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2017-04-28 00:00:00
最近更新2026-09-14 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 可访问 GitHub 与 arXiv 的网络环境
  • 本地安装 Git(用于克隆仓库)
  • 能打开 PDF 的阅读器或浏览器
  • 无需 Python/深度学习框架等运行时依赖

安装与启动步骤

  1. 1克隆论文清单仓库

    把仓库下载到本地,得到 README.md 论文索引文件。仓库仅含文档,没有可执行代码,体积很小。

    git clone https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers.git
  2. 2进入仓库目录

    切换到克隆下来的目录,准备查看 README.md 中的论文列表。

    cd awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers
  3. 3按主题定位论文

    README 的 Paper List 按 Text-to-Audio、ASR、说话人验证、VC、TTS、语言建模等分类,先用目录跳转到目标章节。

  4. 4打开论文原文

    每条论文后附 [pdf] 链接(多为 arxiv.org 地址),复制链接在浏览器打开即可阅读原文。

如何确认成功

克隆完成后目录中存在 README.md,打开可看到 Paper List 及 Text-to-Audio、Automatic Speech Recognition 等分类标题。

常见问题

Q:这个项目需要安装 Python 或 GPU 环境吗?

A:不需要。README 中只有论文标题、作者、年份和 PDF 链接,没有代码、模型或依赖安装说明,属于纯资料索引仓库。

Q:怎么快速找到某个方向的论文?

A:先看 README 顶部的 Paper List 目录,点击 Text-to-Audio、Automatic Speech Recognition、Voice Conversion 等锚点跳转到对应章节再逐条浏览。

Q:论文的 PDF 打不开怎么办?

A:链接多为 arXiv 或 IEEE 地址,需要能访问外网;若某个链接失效,可用论文标题在 arXiv 或 Google Scholar 搜索同名论文。

Q:可以离线使用吗?

A:克隆仓库后目录结构可离线浏览,但论文 PDF 需联网打开;如需离线阅读请自行下载 PDF 保存到本地。

注意事项

  • 本仓库是论文清单,不含任何可运行代码,不要期望有 pip install 或 docker run 步骤。
  • README 未提供版本、License、更新频率等说明,使用前建议自行确认链接有效性。
  • 部分链接指向 IEEE Xplore,可能需要机构订阅权限才能下载全文。
  • 引用论文时请遵守原出版方的版权规定。

核心亮点

  • 覆盖ASR、TTS、SVS、VC等全谱系子方向,分类清晰,便于按需查找
  • 每篇论文附有原文链接,节省检索时间,适合快速了解领域脉络
  • 持续维护更新,反映语音技术最新研究热点

不足之处

  • 仅提供论文列表,无代码实现或实验对比,实用性受限于阅读
  • 文档/社区待观察,缺少配套讨论或使用指南

适用场景

  • 语音方向研究生或工程师系统调研领域经典文献
  • 产品经理快速了解语音技术能力边界和演进趋势
  • 教学备课或技术分享时整理参考资料

替代项目

awesome-speech-recognition、awesome-tts、Awesome-Speech-Processing

项目介绍

awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers 是语音识别领域的开源项目,由 zzw922cn 开发,2017 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(3,130)位列前 30%,在语音识别分类中处于中上游。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-14。MIT许可证,完全免费,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:语音方向研究生或工程师系统调研领域经典文献。同类可对比的替代方案包括 awesome-speech-recognition、awesome-tts、Awesome-Speech-Processing。

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