人工智能语音系统开源框架是一套用于构建和开发智能语音系统的软件工具和库。这些框架通常提供了一些核心功能，如语音识别、语音合成、自然语言处理等，以便开发者可以快速地创建和部署语音应用。以下是一些常见的开源人工智能语音系统框架：
1. TensorFlow Speech：TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习库，它提供了一个名为Speech的模块，用于处理语音信号。这个模块提供了一些预训练的模型，如WaveNet和VGG-F，以及一些API，用于在Python中实现语音识别和语音合成。
2. PyAudio：PyAudio是一个用于音频处理的Python库，它提供了一些函数，用于读取和写入音频文件。它还支持一些音频格式，如WAV和MP3。PyAudio可以用来实现语音识别和语音合成。
3. Rasa NLU：Rasa是一个用于构建聊天机器人的开源框架，它提供了一些NLU（自然语言理解）组件，用于处理用户输入的文本。这些组件可以帮助机器人理解和生成自然语言。
4. Google Cloud Speech-to-Text：Google Cloud Speech-to-Text是一个云服务，可以将语音转换为文本。它使用Google的深度学习模型，如WaveNet，来识别和转换语音。这个服务可以通过API或SDK在Python中使用。
5. Microsoft Azure Cognitive Services：Microsoft Azure Cognitive Services提供了一些语音识别和语音合成的服务。这些服务可以使用REST API或SDK在Python中使用。
6. Amazon Polly：Amazon Polly是一个基于云计算的语音服务，可以将语音转换为文本。它使用Amazon的深度学习模型，如WaveNet，来识别和转换语音。这个服务可以通过API或SDK在Python中使用。
7. IBM Watson Text to Speech：IBM Watson Text to Speech是一个基于云计算的语音服务，可以将文本转换为语音。它使用IBM的深度学习模型，如WaveNet，来识别和转换语音。这个服务可以通过API或SDK在Python中使用。
8. OpenALSA：OpenALSA是一个开源的音频处理库，它提供了一些函数，用于读取和写入音频文件。它还支持一些音频格式，如WAV和MP3。OpenALSA可以用来实现语音识别和语音合成。
9. Librosa：Librosa是一个开源的音频分析库，它提供了一些函数，用于提取音频特征。这些特征可以用来进行语音识别和语音合成。
10. TensorFlow Speech Datasets：TensorFlow Speech Datasets是一个提供预训练模型数据集的库，这些数据集包含了一些预训练的语音识别和语音合成模型。这些数据集可以用来训练自己的模型。
