wenet — AI 语音识别工具中文文档 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。已获得 5.1k 颗 GitHub Star,综合评分 9.0 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。
wenet — AI 语音识别工具中文文档 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 asr、automatic-speech-recognition、conformer 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。
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# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install wenet
# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install wenet
# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/wenet-e2e/wenet
cd wenet
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import wenet; print('安装成功')"
# 命令行使用
wenet --help
# 基本用法
wenet input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import wenet
# 示例
result = wenet.process("input")
print(result)
# wenet 配置文件示例(config.yml) app: name: "wenet" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 wenet --config config.yml # 或通过环境变量配置 export WENET_API_KEY="your-key" export WENET_OUTPUT_DIR="./output"
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cd runtime/libtorch mkdir build && cd build && cmake -DGRAPH_TOOLS=ON .. && cmake --build . ```
Please see doc for building runtime on more platforms and OS.
sh
pip install git+https://github.com/wenet-e2e/wenet.git
Command-line usage (use -h for parameters):
sh
wenet -m paraformer audio.wav
You can set -m with paraformer or firered or wenetspeech for chinese, and set it to whisper-large-v3 or whisper-large-v3-turbo for english.
Python programming usage:
python
import wenet
model = wenet.load_model('paraformer')
result = model.transcribe('audio.wav')
print(result.text)
Please refer python usage for more command line and python programming usage.
- Clone the repo
sh
git clone https://github.com/wenet-e2e/wenet.git
sh
conda create -n wenet python=3.10
conda activate wenet
conda install conda-forge::sox
sh
pip install torch==2.2.2+cu121 torchaudio==2.2.2+cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
<details><summary><b>For Ascend NPU users:</b></summary>
sh
pip install -e .[torch-npu]
| Requirement | Minimum | Recommend |
|---|---|---|
| CANN | 8.0.RC2.alpha003 | latest |
| torch | 2.1.0 | 2.2.0 |
| torch-npu | 2.1.0 | 2.2.0 |
| torchaudio | 2.1.0 | 2.2.0 |
| deepspeed | 0.13.2 | latest |
</details>
sh
pip install -r requirements.txt
pre-commit install # for clean and tidy code
``` sh
conda install conda-forge::sox
**Build for deployment**
Optionally, if you want to use x86 runtime or language model(LM),
you have to build the runtime as follows. Otherwise, you can just ignore this step.
sh
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经综合评估,wenet — AI 语音识别工具中文文档 在AI工具赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | wenet |
| 原始描述 | Production First and Production Ready End-to-End Speech Recognition Toolkit |
| Topics | asrautomatic-speech-recognitionconformere2e-modelsproduction-readypytorchstt |
| GitHub | https://github.com/wenet-e2e/wenet |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-05-22 · 更新时间:2026-05-22 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。