是一个开源的离线语音识别库，支持多种语言，包括中文。它非常适合在需要离线语音识别的场景中使用。（我下的这个模型是识别英文音频的）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络．在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构．和前馈神经网络相比，循环神经网络更加符合生物神经网络的结构．循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上．循环神经网络的参数学习可以通过随 时间反向传播算法。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）由多层的Logistic回归模型（连续的非线性函数）组成。在前馈神经网络中，各神经元分别属于不同的层．每一层的神经元可以接收前一层神经元的信号，并产生信号输出到下一层．第0层称为输入层，最后一层称为输出层，其他中间层称为隐藏层．整个网络中无反馈，信号从输入层向输出层单向传播，可用一个有向无环图表示．图4.7给出了前馈神经网

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络．在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构．和前馈神经网络相比，循环神经网络更加符合生物神经网络的结构．循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上．循环神经网络的参数学习可以通过随 时间反向传播算法。

看视频简单了解《大语言模型》1.3 GPT+DeepSeek模型介绍_哔哩哔哩_bilibili。