g2pW

普通话多音字消歧的开源解决方案

g2pW是一个开源的普通话多音字消歧工具，基于条件加权softmax BERT模型。它可将中文文本转换为拼音或注音符号，支持简繁体中文并提供离线使用功能。该项目已集成至PaddleSpeech和pypinyin-g2pW等开源项目中，在语音合成和自然语言处理领域具有广泛应用。

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介绍相关项目

PL-BERT - 通过PL-BERT实现更自然的语音合成

GithubPL-BERT图标预测开源项目文本转语音自然语言模型语音合成

PL-BERT，一种创新的音素级预训练语言模型，通过预测掩码音素对应的字形，有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估，其合成语音质量在面对非模型文本时，较传统方法有明显提高，推动了语音合成技术的进步。

pinyin - 多功能汉字拼音转换工具支持多音字识别和智能分词

GithubNode.js分词多音字开源项目拼音转换汉字拼音

pinyin是一个开源的汉字拼音转换工具，支持多音字识别和智能分词。它提供多种拼音输出风格，可用于汉字注音、排序和检索。该工具适用于Node.js和Web环境，具有可定制性强的特点。用户可以选择不同的分词方式和拼音模式，以适应各种应用场景。pinyin还包含命令行接口，方便快速使用。

w2v-bert-2.0 - 大规模多语言语音编码器

GithubHuggingfaceSeamless CommunicationTransformersW2v-BERT 2.0开源项目模型语音编码器预训练模型

W2v-BERT 2.0是一款开源的多语言语音编码器，基于Conformer架构设计。该模型包含6亿参数，在4.5百万小时的无标签音频数据上进行预训练，涵盖143种语言。作为Seamless系列的核心组件，W2v-BERT 2.0可应用于自动语音识别和音频分类等任务。该模型支持通过Hugging Face Transformers和Seamless Communication框架使用，为多语言语音处理研究提供了有力工具。

chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型，wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现

GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型

chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本，均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异，尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南，可用于语音识别、语音合成等研究领域。

PaddlePaddle-DeepSpeech - 基于PaddlePaddle的开源中文语音识别系统

DeepSpeech2GithubPaddlePaddle开源项目深度学习端到端ASR语音识别

PaddlePaddle-DeepSpeech是一个基于PaddlePaddle框架的中文语音识别项目。该系统支持自定义数据集训练和多种数据增强方法，适用于多样化场景。项目提供预训练模型，兼容Windows和Linux平台，并支持Nvidia Jetson等开发板推理。系统集成了GUI界面、Web部署和长语音识别功能，为开发者提供完整的语音识别工具链。

PaddleSpeech - 全面的开源语音处理工具集，涵盖语音识别、语音合成、说话人验证等多项功能

GithubPaddleSpeech声纹识别开源项目文本转语音热门语音合成语音识别

PaddleSpeech是基于PaddlePaddle平台的开源语音处理工具集，覆盖自动语音识别、文本转语音合成、说话人确认及声音分类等多项功能，提供易于使用、高效和灵活的模型，支持各类语音相关任务。工具集包含全流程服务，支持流式识别与合成系统，为研究和工业应用提供强大支持。

AudioGPT - 多功能音频生成与理解平台，支持语音、音乐、音效及虚拟人对话

AudioGPTGithub开源项目语音增强语音识别音乐生成音频合成

AudioGPT 是一个多功能音频生成与理解平台，具备语音合成、语音识别、语音分离、风格迁移、声音检测、声音提取、文本到音频转换等功能，还支持音乐生成与虚拟人对话。集成了 FastSpeech、whisper、GeneFace 等多个领先的基础模型，AudioGPT 为开发者提供强大的开源工具和预训练模型，支持多种音频相关任务，不断扩展其功能和应用场景。此平台适合音频处理、自然语言处理及多模态研究的需求。

vits_chinese - 基于BERT和VITS技术的文本到语音合成系统

BERTGithubTTSVITS开源项目文本到语音自然语言处理

vits_chinese项目引入了BERT和VITS技术，通过隐藏的韵律嵌入和自然语言特性，显著提高了文本到语音合成的音质和自然度。此项目不只适于高质量音频生成，也提供模块化蒸馏加速和在线演示，便利学习和开发人员的应用。

Chinese-FastSpeech2 - FastSpeech2模型的中文升级

BertProsodyFastSpeech2GithubHifiGAN中文语音合成开源项目韵律模型

Chinese-FastSpeech2项目基于FastSpeech2模型和标贝女声数据改进，引入韵律表征和预测模块增强中文发音的生动度及节奏感。项目提供完整的模型训练、预处理代码，支持交互式与API两种预测方式，并不断更新来优化语音合成服务的自然性。

chinese-bert-wwm - 基于全词掩码技术的中文自然语言处理模型

BERTGithubHuggingface中文自然语言处理全词掩码开源项目机器学习模型预训练模型

chinese-bert-wwm 是一个采用全词掩码技术的中文 BERT 预训练模型。该模型由哈工大讯飞联合实验室（HFL）开发，基于 Google BERT 架构，通过全词掩码方式优化中文语言理解能力。模型支持文本分类、命名实体识别等自然语言处理任务，是 MacBERT、ELECTRA 等中文预训练模型系列的重要组成部分。

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