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多语言语音识别基准测试平台 促进ASR系统评估

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。

awesome-diarization - 说话者分离和语音分割的数据集
FunASRGithubMiniVoxSIDEKITSpeaker DiarizationSpeechBrain开源项目
提供全面的说话者分离资源,包括最新的论文、软件工具、数据集和学习材料,旨在推进语音分割和说话者识别技术的发展。这些资源汇集了深度学习的最新进展及其实际应用,帮助研究人员和开发者找到最有效的解决方案。
clap-htsat-fused - 对比语言与音频学习中的多任务性能提升
CLAPGithubHuggingface多模态表示学习对比学习开源项目模型零样本音频分类音频表示
CLAP项目使用对比语言-音频预训练模型结合音频编码器与文本编码器,提升多模态学习表现。该模型支持文本到音频检索、零样本音频分类及监督音频分类等多项任务。通过特征融合机制和关键词到字幕增强,CLAP能高效处理不同长度的音频输入。所发布的LAION-Audio-630K数据集及模型在文本到音频检索和零样本音频分类中表现优异,适用于零样本音频分类及音频、文本特征提取。
GigaSpeech - 多领域英语语音识别数据集提供10,000小时转录音频
GigaSpeechGithub开源项目数据集深度学习语音识别音频处理
GigaSpeech是一个开源的多领域英语语音识别数据集,包含33,000多小时音频数据,其中10,000小时有高质量人工转录。数据来源包括有声书、播客和YouTube等,并提供多个规模的训练和评估子集。项目提供多种语音识别工具包的数据准备脚本,由志愿者维护并欢迎社区贡献,旨在促进语音技术的研究和应用。
Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术
GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成
Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具,能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架(SV2TTS),并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员,支持多种数据集,提供预训练模型以简化使用和实验过程。
awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总
Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成
本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。
RapidASR - 开源多模型语音识别框架
GithubONNXRuntimeRapid ASR开源项目模型转换语音识别
RapidASR是一个开源语音识别框架,集成多种模型如Paraformer、WeNet和PaddleSpeech。它支持Python和C++接口,兼容Linux、Windows和Mac系统。该项目结合了语音识别、语音活动检测和标点恢复功能,提供完整的语音转文本流程。RapidASR采用ONNXRuntime推理引擎,支持批量处理,性能稳定且持续更新。其核心代码已并入FunASR,具有良好的扩展性和兼容性。项目还提供详细的文档导航,适用于各种语音识别应用场景,便于开发者快速上手和使用。
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。
dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架
DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估
DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化,DataComp-LM已显著提升了模型性能,创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。
DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎
GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别
DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎,基于百度的Deep Speech研究,并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取,支持和贡献指南请参阅相应文件。
Bridge-TTS - 创新方法提升文本转语音合成效果
Bridge-TTSGithubSchrodinger Bridge开源项目文本转语音机器学习语音合成
Bridge-TTS是一个革新性的文本转语音(TTS)项目,利用人工智能和机器学习技术,通过创新的数据处理方法优化语音合成。无论在简单还是复杂的应用场景中,它都显著优于传统的扩散模型。这一突破不仅提升了TTS技术水平,还为语音合成和相关人工智能领域开辟了新的研究方向。项目详情、研究方法和结果可在官方网站查阅,完整源代码将在论文被学术界正式接受后公开发布。
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