# NVIDIA-NeMo/Speech

> Фреймворк NVIDIA для обучения, дообучения и развёртывания речевых моделей: ASR, TTS, диаризация спикеров и Speech LLM на PyTorch. Содержит готовые чекпоинты и рецепты для исследователей и разработчиков.

- Магнитуда: 2,0 из 10 — Ровно
- Звёзды: 18 655 всего · +2 звезды по замерам 2026-10-30, 10:49–13:08 UTC, к вечеру ≈ 6
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: Языковые модели · Язык: Python · Лицензия: Apache-2.0 · Создан: 2019-08-05 · Последний коммит: 2026-10-30
- GitHub: https://github.com/NVIDIA-NeMo/Speech · Сайт: https://docs.nvidia.com/nemo/speech/nightly/index.html · Страница: https://gitnova.dev/r/NVIDIA-NeMo/Speech

## Чем пригодится

- Запустить распознавание речи через предобученный чекпоинт Parakeet или Canary
- Дообучить TTS-модель MagpieTTS на собственном датасете для нового языка
- Развернуть стриминговый ASR с управляемой задержкой в NGC-контейнере

## Почему он здесь

- По замерам счётчика за 2026-10-30 (UTC), 10:49–13:08: 18653 → 18655 звёзд (+2). Это прирост за указанный интервал.
- Расчётный прогноз на конец суток: около +5 звёзд; учитывает наблюдаемый прирост и предыдущий день.
- Повышенный прирост зафиксирован в 2 последних полных днях подряд (UTC). Это не гарантирует продолжения роста.
- GitHub Trending Python за день: #8, +14 звёзд.
- Среди свежих форков — заметные разработчики: @nouraellm (665 подп.).

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду.

## Цифры

- Форков: 3 668
- Issues и pull requests: 15 647
- Наблюдателей: 230
- В среднем за неделю: 7 в день
- Обычный темп: 4 в день
- Звёзд за последний час (по замерам): 0
- Последний релиз: v3.0.0 (2026-08-07)

## Звёзды по дням за 30 дней (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-10-01 … 2026-10-30: 6, 1, 4, 5, 6, 5, 5, 5, 2, 5, 1, 3, 5, 6, 8, 4, 6, 5, 3, 5, 4, 2, 4, 2, 6, 4, 3, 14, 13, 2

## Где замечен сейчас

- GitHub Trending Python за день: #8, +14 звёзд

## Похожие по описанию

1. **ml-explore/mlx** — 1,4 · Ровно · Языковые модели · C++ · +1 звезда по замерам 2026-10-30, 00:23–13:12 UTC, к вечеру ≈ 3
   MLX — фреймворк для массивов и машинного обучения от Apple, оптимизированный под Apple silicon с единой памятью и ленивыми вычислениями. API на Python, C++, C и Swift повторяет NumPy и PyTorch, что упрощает обучение и запуск моделей.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/ml-explore/mlx.md
2. **Tencent-Hunyuan/Hy-SimulMT** — 1,1 · Остывает · Языковые модели · Python · +2 звезды по замерам 2026-10-30, 00:19–13:14 UTC, к вечеру ≈ 4
   Модель синхронного перевода речи Tencent Hunyuan для потокового перевода между китайским и английским в реальном времени с клонированием голоса. Репозиторий содержит сервис инференса SimulInfer и инструменты обучения SimulTrain.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/Tencent-Hunyuan/Hy-SimulMT.md
3. **OpenWhispr/openwhispr** — 2,9 · Ровно · Продуктивность и self-hosted · JavaScript · +25 звёзд по замерам 2026-10-30, 00:17–13:04 UTC, к вечеру ≈ 51
   Кроссплатформенное десктопное приложение для диктовки голосом: распознаёт речь локально (Whisper, NVIDIA Parakeet) или в облаке и вставляет текст в любое приложение. Также транскрибирует встречи, ведёт заметки и даёт доступ к AI-ассистенту.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/OpenWhispr/openwhispr.md
4. **tensorflow/tensorflow** — 2,4 · Ровно · Языковые модели · C++ · +8 звёзд по замерам 2026-10-30, 00:20–13:06 UTC, к вечеру ≈ 17
   Открытая платформа машинного обучения от Google Brain с API на Python и C++ для обучения и развёртывания нейросетей. Используется исследователями и разработчиками ML-приложений.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/tensorflow/tensorflow.md

---

Магнитуда (0–10) — насколько быстро и необычно сейчас растёт интерес к репозиторию. Это не оценка качества.
Дни — по UTC. «Уже сегодня» — факт, «к вечеру ≈» — прогноз.
Описания и сценарии пишет модель (DeepSeek V4.1 Flash) по README, в деталях возможны ошибки: конкретные утверждения (замеры, скорость, железо) проверяйте в самом репозитории.
Данные на 2026-10-30 13:16 UTC, обновление каждые 30 минут.