微网 | | | | 我们一起共享神经网络。 WeNet的主要动机是缩小研究与生产端到端（E2E）语音识别模型之间的差距，减少生产E2E模型的工作量，并探索用于生产的更好的E2E模型。 强调 生产至生产准备就绪：WeNet的python代码符合Torchscr ipt的要求，因此由WeNet训练的模型可以由Torch JIT直接导出，并使用LibTorch进行推理。 研究模型和生产模型之间没有差距。 模型推断既不需要模型转换也不需要其他代码。 流和非流ASR的统一解决方案：WeNet