Welche Open-Source-Sprache-zu-Text-Bibliotheken würdest du empfehlen?
Wav2Vec2 ist ein beliebtes Modell für Sprache-zu-Text von Meta (ehemals Facebook), das auf Open-Source-Plattformen wie Huggingface und Github verfügbar ist.

In Python kannst du dieses Modell mit dem "transformers"-Modell von Huggingface verwenden:
```
 from transformers import Wav2Vec2Processor, Wav2Vec2ForCTC
 from datasets import load_dataset
 import torch
 
 # Modell und Tokenizer laden
 processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
 model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
     
 # Dummy-Datensatz laden und Sounddateien lesen
 ds = load_dataset("patrickvonplaten/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
 
 # Tokenisierung
 input_values = processor(ds[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt", padding="longest").input_values  # Batchgröße 1
 
 # Logits abrufen
 logits = model(input_values).logits
 
 # Argmax nehmen und decodieren
 predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
 transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
```

Wenn du jedoch ein leichteres Modell möchtest oder eine andere Plattform verwenden möchtest, musst du möglicherweise andere Lösungen finden.