1. 什么是预训练的模型？

预训练模型是其他人为解决类似问题而创建的模型。我们可以以其他问题训练的模型为起点，而不是从零开始构建模型来解决类似的问题。预训练模型在应用程序中可能不 是100% 准确。

2. 框架

2.1 tensorflow

模型：wavenet

这是由TensorFlow实现的用于音频生成的wavenet神经网络架构

模型：Lip reading
使用3D架构进行交叉视-听识别（唇语）

模型：MusicGenreClassification

深度学习和声音处理领域的学术研究

模型：Audioset
Audioset的模型和代码

模型：DeepSpeech
自动语音识别

2.2 keras

模型：Ultrasound nerve segmentation

展示了如何使用Keras库构建用于超声波图像神经分割的深度神经网络

2.3 pytorch

模型：espnetm

端到端语音处理工具包

模型：TTS

text2speech的深度学习

模型：Neural Sequence labeling model

序列标记模型在许多NLP任务中非常流行，例如命名实体识别（NER）、部分语音（POS）标记和单词分割

模型：waveglowm

基于flow_based的语音合成生成网络

模型：deepvoice3_pytorch

基于卷积神经网络的文本到语音的合成模型

模型：deepspeech2

基于DeepSpeech2架构创建网络，该架构使用CTC激活函数训练

模型：loop

将文本转换成声音

模型：audio

简单音频的输入/输出

模型：speech

ASR实现，自动语音识别

模型：samplernn-pytorch

无条件的端到端的音频生成网络

模型：torch_waveglow

基于flow_base的语音合成生成网络

2.4 MXNet

模型：deepspeech

基于百度的DeepSpeech2，使用大规模模型构建语音到文本（STT）模型

模型：mxnet-audio

实现音乐流派分类、音频-vec、歌曲推荐人和音乐搜索

2.5 Caffe

模型：Speech Recognition

语音识别

参考：https://github.com/balavenkatesh3322/audio-pretrained-model