Whisper：由OpenAI开发，Whisper是一个多语言语音识别模型，支持多种语言的转录和翻译。它基于Transformer架构，具有高准确性和广泛的语言覆盖。
Wav2Vec 2.0：由Facebook AI（现Meta AI）开发，Wav2Vec 2.0是一个自监督学习模型，能够从未标记的音频数据中学习语音表示。它在大规模数据集上表现出色，适用于多种语音识别任务。
DeepSpeech：由Mozilla开发，DeepSpeech是一个基于深度学习的语音识别系统，使用CTC（Connectionist Temporal Classification）损失函数进行训练。它开源且易于定制，适用于多种应用场景。
Conformer：Conformer是一种结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer的模型，专门设计用于语音识别任务。它在处理长序列语音数据时表现出色，具有较高的识别准确率。
Transformer-TTS：虽然主要用于文本到语音合成，但Transformer-TTS的架构也可以用于语音识别任务。它基于Transformer架构，能够处理复杂的语音输入。