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在语音识别中，模型输出的结果只是单纯的文本结果，并没有根据语法添加标点符号，本教程就是针对这种情况，在语音识别文本中根据语法情况加入标点符号，使得语音识别系统能够输出在标点符号的最终结果。
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为最终级，持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别（PaddlePaddle Automatic Speech Recognition），是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架，PPASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
PPASR（进阶级）基于PaddlePaddle2实现的端到端自动语音识别，相比入门级，进阶级从三个方面来提高模型的准确率，首先最主要的是更换了模型，这次采用了DeepSpeech2模型，DeepSpeech2是2015年百度发布的语音识别模型，其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 。然后也修改了音频的预处理，这次使用了在语音识别上更好的预处理，通过用FFT energy计算线性谱图。最后修改的是解码器，相比之前使用的贪心策略解码器，这次增加了集束搜索解码器，这个解码器可以加载语言模型，对解码的结果调整，使得预测输出语句更合理，从而提高准确率。
PPASR基于PaddlePaddle2实现的端到端自动语音识别，本项目最大的特点简单，在保证准确率不低的情况下，项目尽量做得浅显易懂，能够让每个想入门语音识别的开发者都能够轻松上手。PPASR只使用卷积神经网络，无其他特殊网络结构，模型简单易懂，且是端到端的，不需要音频对齐，因为本项目使用了CTC Loss作为损失函数。在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训练之前，往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训练之前，往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作，这种对齐非常浪费时间，而且对齐之后，模型预测出的label只是局部分类的结果，而无法给出整个序列的输出结果，往往要对预测出的label做一些后处理才可以得到我们最终想要的结果。基于这种情况，就出现了CTC（Connectionist temporal classification），使用CTC Loss就不需要进行音频对齐，直接输入是一句完整的语音数据，输出的是整个序列结果，这种情况OCR也是同样的情况。
MASR是一款基于Pytorch实现的语音识别框架，MASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别（ASR）引擎，其论文为《Baidu's Deep Speech 2 paper》 ，本项目同时还支持各种数据