私が言及したオープンソースのスピーチツーテキストライブラリのうち、最も多くの異なる声があるものは、おそらくCMU Sphinxです。

CMU Sphinxには、さまざまな言語や方言でトレーニングされているいくつかの事前に構築された音響モデルが含まれており、幅広い音声パターンを認識できます。さらに、特定のスピーカーまたはドメインでトレーニングして精度をさらに向上させることができるカスタムアコースティックモデルと言語モデルの使用をサポートします。

そうは言っても、スピーチからテキストへのライブラリで利用できる声の数は、声の言語と方言や、それらの声のトレーニングデータの可用性など、いくつかの要因に依存できます。一部のライブラリには、特定の言語や方言で他の言語よりも多くの声が利用できる場合があります。興味のあるライブラリのドキュメントとコミュニティリソースをチェックして、どの声が利用できるか、どのように使用するかを確認することをお勧めします。
Of the open source speech-to-text libraries I mentioned, the one with the most amount of different voices would likely be CMU Sphinx.

CMU Sphinx includes several pre-built acoustic models that are trained on different languages and dialects, which allows it to recognize a wide range of speech patterns. Additionally, it supports the use of custom acoustic and language models, which can be trained on specific speakers or domains to further improve accuracy.

That being said, the number of voices available for a speech-to-text library can depend on several factors, such as the language and dialect of the voices and the availability of training data for those voices. Some libraries may have more voices available for certain languages or dialects than others. It's always a good idea to check the documentation and community resources for the library you're interested in to see what voices are available and how to use them.