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开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎

该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架,对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集,评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现,为选择语音识别解决方案提供了参考依据。

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。
open-tts-tracker - 全面追踪开放源代码语音合成模型的信息平台
AI语音GithubTTS模型多语言开源开源项目语音合成
Open TTS Tracker 是一个综合性的开源语音合成模型跟踪平台。该项目汇集了最新TTS模型的详细信息,包括名称、代码库、权重、许可证、微调能力、支持语言等多个方面。通过提供这些资源,Open TTS Tracker 旨在提升开源TTS模型的可见度,推动语音合成技术的进步。研究人员、开发者和爱好者可以在此找到丰富的模型信息和相关资源。
s2t-small-librispeech-asr - 小型LibriSpeech语音识别模型的高效自动化
GithubHuggingfaceLibriSpeechSpeech2Texts2t-small-librispeech-asr开源项目模型自动语音识别语音转换文本
s2t-small-librispeech-asr是一种小型端到端语音识别模型,使用LibriSpeech ASR语料库进行训练。该模型采用自回归的方式生成转录文本,并结合Pytorch及其工具如torchaudio和sentencepiece以提高准确性。在LibriSpeech“clean”和“other”测试集上的WER分别为4.3和9.0,可满足高性能语音识别应用的需求。
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。
StreamSpeech - 在线和实时翻译模型
GithubStreamSpeech多任务学习实时合成开源项目语音翻译语音识别
StreamSpeech通过一个整合的模型,在线和实时翻译中展现行业领先水平,支持多达8种包括语音识别和语音转换任务。提供Web GUI演示,允许用户在浏览器中直接体验。探索StreamSpeech的功能和实例。
ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具
ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分
ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发,专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分,评估包括长句、多句和单句的稳定性,以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释,为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。
RuntimeSpeechRecognizer - 基于OpenAI的Whisper的语音识别项目
GithubOpenAI's WhisperRuntime Speech RecognizerUnreal Engine开源项目语音识别高性能
RuntimeSpeechRecognizer是一个高效的语音识别项目,基于OpenAI的Whisper技术,提供快速且准确的识别。支持英语和多语言(多达100种语言),提供从75 MB到2.9 GB多种模型尺寸。自动下载语言模型,支持将识别的语音翻译成英语,特性可定制,无需静态库或外部依赖,兼容多个平台(Windows、Mac、Linux、Android、iOS等)。
SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具
GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型
SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具,采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术,统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面,为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型,支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型,可用于语音处理研究和应用开发。
Cognitive-Speech-TTS - 高效文本转语音解决方案,支持个性化声音定制
Azure AIAzure Cognitive ServicesGithubMicrosoftSpeech SDKText-to-Speech开源项目
Azure Cognitive Service的TTS技术支持高效的文本转语音转换,提供多语言、多情感和个性化声音定制。通过REST API和Speech SDK集成,提供跨平台解决方案,应用广泛,包括教育、媒体、娱乐和医疗等领域。最新更新及客户案例展示了Azure AI推动的创新及优质用户体验。
speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用
Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别
此页面总结了多语言语音数据集,包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域,详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途,帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。
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