Для распознавания речи в формате mp3 можно использовать глубокие нейронные сети, такие как Convolutional Neural Networks (CNN) или Recurrent Neural Networks (RNN), а также их комбинации, например, Long Short-Term Memory (LSTM) или Attention Mechanism.
Для поиска и использования модели нейронной сети для обработки mp3 трека и распознавания речи, выделения слов с временными отметками на русском и английском языках, можно воспользоваться уже существующими библиотеками и инструментами, такими как Google Cloud Speech-to-Text API, Microsoft Azure Speech SDK, IBM Watson Speech to Text и др.
Для запуска модели локально, можно использовать библиотеки для обучения нейронных сетей, такие как TensorFlow, PyTorch, Keras и другие. Необходимо загрузить предварительно обученную модель для распознавания речи (например, на основе CNN или RNN) или обучить собственную модель на соответствующем датасете. Далее следует предобработать mp3 файл, например, преобразовав его в аудио-спектрограмму, и подать его на вход модели для распознавания речи. Результатом работы модели будет текстовое представление речи с временными отметками слов.
Важно учитывать, что для обработки аудиофайлов в формате mp3 может потребоваться дополнительная обработка, например, декодирование или конвертация в другой формат, в зависимости от используемой библиотеки или инструмента.