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seed-tts-eval

零样本语音生成评估数据集与度量工具

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。

TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术
Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成
🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型,支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调,并且拥有超过1100种预训练模型,适用于多语言和多说话人TTS任务。此外,该库还支持高效的语料库分析和管理,为语音合成提供全面支持。
ChatTTS - 高质量中英文对话场景文本转语音模型
AI工具ChatTTS多语言支持对话场景开源模型语音合成
ChatTTS是专注于对话场景的语音生成模型,支持中英双语。经过约10万小时的数据训练,该模型能生成高质量、自然的语音,适用于大型语言模型助手的对话任务和会话式音视频制作。项目团队计划开源基础模型,推动相关研究发展。ChatTTS具有多语言支持和易用性,为开发者和研究人员提供了便捷的文本转语音解决方案。
SEED - 融合视觉与语言的多模态AI框架
AI助手GithubSEED-LLaMA多模态大语言模型开源项目视觉语言模型
SEED是一个创新的多模态AI框架,通过视觉分词器和去分词器,赋予大语言模型视觉理解和生成能力。该系统支持多模态理解与生成,展现出多轮上下文多模态生成等组合能力。基于SEED开发的SEED-LLaMA在广泛的多模态任务中表现优异,为AI领域开辟了新的研究方向。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型,支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型,经过10万小时的语音训练,支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆(仅需30秒参考音频)。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用,并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
vall-e - 零样本文本到语音神经编解码器语言模型
GithubPyTorchVALL-E人工智能开源项目模型训练语音合成
VALL-E是一个基于PyTorch的开源项目,通过神经编解码器语言模型实现零样本文本到语音的转换。该模型可在单GPU上训练,能模拟特定说话者的语音,并采取了措施以防止技术的潜在滥用。然而,开发者没有提供完全训练的模型和服务。VALL-E提供了包括英语和中文在内的多语种语音技术支持,是语音技术研究的有益工具。
SummerTTS - 独立的开源中英文语音合成系统
C++GithubSummerTTS开源项目模型更新独立编译语音合成
SummerTTS是一个无需外部依赖,本地独立运行的中英文语音合成工具。该系统支持一键编译,基于Eigen和最新的vits语音合成算法,并支持多平台包括Linux,能够有效运行。最新版本增加了纯英文快速模型并优化了文本正则化处理,旨在输出更自然和高质量的语音。详细使用说明及模型下载均可在项目页面获取。
continuous-eval - 优化LLM应用的数据驱动评估工具
GithubLLM评估continuous-eval开源开源项目数据驱动评估指标
continuous-eval是一个开源软件包,旨在为LLM驱动的应用提供全面的数据驱动评估。项目特点包括模块化评估系统,全面的度量指标库,可结合用户反馈进行评估,且支持生成大规模合成数据集以验证应用性能,适用于多种LLM应用场景的定制化评估。
VLMEvalKit - 开源的大型视觉语言模型评估工具包
GithubVLMEvalKit多模态数据集大型视觉语言模型开源开源项目评估工具包
VLMEvalKit是一款开源的大型视觉语言模型评估工具包,支持即插即用的评估操作,无需繁重的数据准备。该工具包支持多种顶级数据库和最新模型测试,并为用户提供精确匹配和基于LLM的答案提取两种评估结果。有效工具,帮助专业人员和研究者评估模型性能。
sound_dataset_tools2 - 多功能语音数据集制作工具
GUI界面GithubVITSsound_dataset_tools2开源项目语音数据集音频处理
sound_dataset_tools2是一款语音数据集制作工具。它具有GUI界面,支持音频+字幕和纯音频自动切割两种数据导入方式。该工具优化音频切割效果,减少断音问题,可导出符合VITS等项目要求的数据集格式。它还包含语音评测功能,有助于从大量数据中筛选出高质量数据集。此工具适用于需要创建语音数据集的研究人员和爱好者。
Leaderboard - 多语言语音识别基准测试平台 促进ASR系统评估
Github基准测试开源项目数据集模型评估语音识别
SpeechColab ASR leaderboard是一个开源的语音识别基准平台,集成测试集、模型集和标准化评估流程。平台提供多样化测试数据,涵盖广泛ASR场景,支持商业API和开源模型评估。它简化了ASR系统的基准测试、复现和验证过程,方便研究人员和开发者比较不同系统性能。通过统一的评估标准,该平台有助于推动语音识别技术的持续进步。
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