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提示词
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论文
6 条Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4646 Cactus Whistle：16.9MB 超小体积 ASR 模型，文件大小仅为 Whisper base 的 1/9
Cactus Compute 发布 Whisper 同类自动语音识别模型 Whistle，权重开源，文件仅 16.9MB，约为 Whisper base（145.3MB）的 1/9。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3434 Lokutor 团队发布 ItoTTS：面向 $5 ESP32-S3 的自然语音 TTS 引擎，单个声部权重仅 4.89 MB
Lokutor 团队发布面向 ESP32-S3 的流式 TTS 引擎 ItoTTS，提供两个 24 kHz 英语人声，单个声部权重仅 4.89 MB，目标是让本地大语言模型在 $5 芯片上获得语音输出。
Reddit · r/LocalLLaMA精选AI 评分7676 Oído：可在 5 美元微控制器上运行的语音识别模型，击败 Whisper-tiny
Lokutor 团队发布 Oído 语音识别模型，基于 NVIDIA Conformer-CTC Small（1300 万参数，int8），可在 ESP32-S3（8 MB PSRAM）上运行，无需 GPU 或 NPU。
推荐理由：原文给出了在 ESP32-S3 微控制器上的 WER 对比数据，读者可以据此判断它是否能替代 Whisper-tiny 满足端侧需求。