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voxlingua107-epaca-tdnn

全新多语言识别模型,覆盖107种语言,实现精确分类

该多语言识别模型基于SpeechBrain训练于VoxLingua107数据集,采用ECAPA-TDNN架构,可识别多达107种语言的语音。模型可用于独立的语言识别或作为嵌入特征提取器,助力开发自定义语言识别系统。训练数据源于自动采集的YouTube视频,总计6628小时的语音样本。模型在评测数据集上的误差率为7%,但在处理小众语言及带口音的语音时性能可能受限。

lang-id-voxlingua107-ecapa - 多语言语音识别模型 支持107种语言
ECAPA-TDNNGithubHuggingfaceSpeechBrainVoxLingua107多语言模型开源项目模型语言识别
该模型基于VoxLingua107数据集训练,采用ECAPA-TDNN架构,能够识别107种不同语言的语音。模型支持直接进行语言识别或用作特征提取器,适用于16kHz采样的单声道音频。通过简单的Python API,可以方便地集成到各种应用中。模型在自动收集的YouTube数据上训练,在VoxLingua107开发数据集上的错误率为6.7%。
lang-id-commonlanguage_ecapa - 基于ECAPA-TDNN的多语言语音识别模型
ECAPA-TDNNGithubHuggingfaceSpeechBrain多语言开源项目模型语言识别语音处理
该项目开发了一个基于ECAPA-TDNN架构和SpeechBrain框架的语言识别模型,能够从语音输入中识别45种不同语言。模型在CommonLanguage数据集上预训练,达到85%的识别准确率。系统采用ECAPA模型结合统计池化技术,并在其上应用分类器。模型支持处理16kHz采样率的音频,并能自动进行音频标准化。项目提供了简洁的Python接口,方便研究者和开发者进行语言识别实验和应用开发。
spkrec-ecapa-voxceleb - 基于SpeechBrain的ECAPA-TDNN说话人验证系统
ECAPA-TDNNGithubHuggingfaceSpeechBrainVoxCeleb开源项目模型语音识别说话人验证
该项目基于SpeechBrain框架,提供预训练的ECAPA-TDNN模型用于说话人验证和嵌入提取。模型在VoxCeleb 1和2数据集上训练,在VoxCeleb1测试集达到0.80%的错误等价率。系统架构结合卷积和残差块,采用注意力统计池化提取嵌入,并使用加性边际Softmax损失训练。项目提供简单的接口,方便用户进行说话人验证或嵌入提取,可应用于多种语音识别场景。
voxcelebs12_rawnet3 - 多语言语者识别解决方案,提升音频处理能力
ESPnetGithubHuggingfaceVoxCeleb多语言开源项目模型演讲者识别语音识别
RawNet3模型基于ESPnet2框架和VoxCeleb数据集进行训练,专注于提升语者识别和音频处理的精度。该模型结合自监督式前端和现成工具,提供了创新的语者嵌入解决方案。用户可按照ESPnet的安装指南下载并应用此模型,配置选项包括Adam优化器和余弦退火调度器,充分保障模型训练过程的高效性与稳定性。适用于多语言语者识别应用场景,助力开发者增强音频处理的精度与便捷性。
wav2vec2-lv-60-espeak-cv-ft - 利用微调的wav2vec2模型提升多语言语音和语素识别能力
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自主学习自动语音识别语音识别跨语言
wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调,实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签,需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异,超过以往单一语言模型的效果。
wav2vec2-large-xlsr-53 - 突破性多语言语音识别模型 适用低资源语言场景
GithubHuggingfaceWav2Vec2-XLSR-53多语言模型开源项目模型深度学习语音识别预训练模型
Wav2Vec2-XLSR-53是一款基于wav2vec 2.0架构的多语言语音识别模型。该模型通过在53种语言的原始音频上预训练,学习跨语言语音表示。在CommonVoice和BABEL等基准测试中,Wav2Vec2-XLSR-53显著优于单语言模型,特别适合低资源语言的语音识别任务。这一开源项目为研究人员提供了强大工具,有助于推动低资源语言语音理解的进展。
spkrec-xvect-voxceleb - 基于xvector的说话人识别与验证技术
GithubHuggingfaceSpeechBrainTDNN模型Voxcelebxvectors开源项目模型语者验证
利用SpeechBrain的TDNN预训练模型,提供基于xvector嵌入的说话人识别和验证。该工具采用Voxceleb数据集并在Voxceleb1测试集上获得了3.2%的EER表现,支持GPU推理,自动化音频处理确保输入符合要求。
data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架
Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型
Data2Vec是一种开源模型,基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调,在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段,Data2Vec准确提取上下文信息,优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中,取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率(WER),体现了其在业内的竞争力。
wav2vec2-large-xlsr-53-esperanto - 基于XLSR-53微调的世界语语音识别模型
Common VoiceEsperantoGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR开源项目模型语音识别
该项目基于wav2vec2-large-xlsr-53模型,使用世界语Common Voice数据集进行微调,开发了一个世界语语音识别模型。模型在测试集上实现12.31%的词错误率(WER),支持16kHz采样率的语音输入。它可直接应用于语音识别任务,无需额外语言模型。项目详细介绍了模型的使用方法和评估过程。
mHuBERT-147 - 支持147种语言的紧凑型多语言HuBERT模型
GithubHuggingfacemHuBERT-147声学模型多语言开源项目数据集模型训练数据
mHuBERT-147是一个支持147种语言的多语言HuBERT模型,使用95M参数的基础架构,并通过faiss IVF离散语音单元训练。该模型在多项测试中表现优异,特别是在语种识别任务中取得最新的领先成绩,具备良好的应用前景。
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