seed-tts-eval

零样本语音生成评估数据集与度量工具

TTS 语音合成评估指标测试集 AI安全 Github 开源项目

seed-tts-eval是一个开源项目，提供评估零样本语音生成能力的客观测试集。该测试集包含英语和中文公开语料库样本，并配备计算词错误率和说话人相似度的脚本。这套工具主要用于评估语音合成模型在跨语言和零样本场景下的性能。项目采用Common Voice和DiDiSpeech-2数据集，包含3000个测试样本。评估指标包括使用Whisper和Paraformer模型的词错误率，以及基于WavLM的说话人相似度。这些工具有助于客观评估语音合成技术的进展。

Github

Huggingface

介绍相关项目

speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术

Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成

该项目开发了一种新型语音重合成方法，采用自监督学习的离散表示技术，分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成，在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外，该技术还可应用于超轻量级语音编解码，以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程，兼容多种数据集和自监督学习方法。

stable-audio-open-1.0 - 开源文本转音频模型支持44.1kHz立体声和最长47秒音频生成

GithubHuggingfaceStable Audio Open 1.0人工智能开源项目机器学习模型音乐创作音频生成

Stable Audio Open 1.0是Stability AI推出的开源音频生成模型，通过自编码器、T5文本嵌入和DiT扩散模型架构，将文本转换为最长47秒的44.1kHz立体声音频。模型基于48万条音频数据训练，在音效和环境音生成方面表现突出，支持stable-audio-tools和diffusers两种调用方式。现阶段仅支持英文提示词输入，不具备人声生成能力。

parler-tts-mini-v1 - 通过文本提示控制的轻量级语音合成模型

GithubHuggingfaceParler-TTS人工智能开源项目文本转语音模型自然语言处理语音合成

Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音，并通过简单的文本提示控制语音特征，包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成，是开源Parler-TTS项目的组成部分，为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。

langtest - 开源工具助力语言模型全面测试与优化

AI偏见检测GithubLangTestNLP开源项目模型评估语言模型测试

LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。

tts - StreamElements API驱动的多语音文本转语音工具

APIGatsbyGithubStreamElementsTwitch开源项目文本转语音

Text to Speech是基于StreamElements API的在线文本转语音工具，提供10余种语音选项。该工具采用Gatsby构建前端，通过HTTPS提供服务。主要面向Twitch直播主播，用于转换观众互动信息为语音。工具使用需遵守相关规范，确保合理使用API。

alltalk_tts - 开源多功能语音合成框架

APIAllTalkGithubTTS开源项目文本生成语音合成

AllTalk TTS是一个开源的语音合成框架,支持本地和自定义模型,提供API接口和第三方集成。它具备模型微调、批量生成、低显存模式等功能,可独立运行或与多种AI平台集成。该项目提供便捷安装工具、详细文档和清晰控制台输出,适用于多样化的语音合成应用场景。

sew-d-tiny-100k-ft-ls100h - SEW-D架构语音识别模型实现性能与效率的优化平衡

GithubHuggingfaceLibriSpeechSEW-D开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别

sew-d-tiny-100k-ft-ls100h是基于SEW-D架构的预训练语音识别模型，在LibriSpeech数据集上经过微调。模型在clean测试集和other测试集上分别达到10.47%和22.73%的词错误率，同时推理速度比wav2vec 2.0提升1.9倍。这一模型在保持识别准确率的基础上大幅提高了效率，可应用于自动语音识别、说话人识别等多种语音处理任务，为相关领域提供了性能与效率兼具的解决方案。

ChatEval - 使用多智能体辩论改进大语言模型评估

ChatEvalGithubLLM人工智能多智能体辩论开源项目文本评估

ChatEval项目通过多智能体辩论方式改进大语言模型(LLM)的评估过程。该项目让多个LLM扮演不同角色，自主讨论和评判生成文本，简化了人工评估流程。ChatEval提供互动演示平台，用户可比较不同模型回答，并观察LLM裁判如何评估。这种方法提高了评估的客观性和透明度，为改进LLM性能提供了有价值的见解。

ChineseWebText - 大规模中文网络文本数据集及其评估工具链

ChineseWebTextGithub开源项目数据评估模型网页文本处理自然语言处理高质量中文数据集

ChineseWebText是一个大规模中文网络文本数据集，总容量达1.42TB，每条文本均附带质量评分。该项目还提供了一个600GB的高质量子集，文本质量均超过90%。项目包含EvalWeb工具链，用于从原始网络数据中提取优质中文文本。EvalWeb通过数据准备、预处理和BERT评估模型对文本质量进行筛选和评估。此外，项目还开发了基于FastText的快速分类器，在保持性能的同时提高了处理效率。

相关项目

项目侧边栏1

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