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chinese_speech_pretrain

中文语音预训练模型，wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现

语音预训练模型中文语音识别wav2vec 2.0HuBERTWenetSpeechGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
wespeaker - 深度学习声纹识别开源工具包 支持多模型和应用场景
GithubWeSpeaker开源项目深度学习语音处理说话人嵌入学习说话人验证
WeSpeaker是一个开源的说话人嵌入学习工具包，主要用于说话人验证。它支持在线特征提取和加载预提取的kaldi格式特征，提供ResNet和ECAPA-TDNN等多种预训练模型。WeSpeaker具有命令行和Python编程接口，在VoxCeleb和CNCeleb等数据集上表现出色。此外，它还提供说话人分割功能。这个工具包适用于研究和生产环境，为声纹识别领域提供了有力支持。
Phi2-mini-Chinese - 从零开始训练0.2B参数的中文语言模型，支持Flash Attention加速
GithubPhi2-Chinese-0.2BSFT微调中文小模型开源项目数据清洗语言模型
项目包含从数据清洗、tokenizer训练、CLM预训练、SFT微调到RLHF优化的详细步骤，代码和模型已开源，可引用。支持Flash Attention加速，适用于大数据集处理。更多信息及模型权重在huggingface仓库。
nlp_chinese_corpus - 中文自然语言处理高质量多任务语料库
Github中文自然语言处理开源项目数据集词向量语料预训练
该中文自然语言处理项目提供丰富的高质量语料，包括维基百科条目、新闻、百科问答等，目标是解决中文大规模语料匮乏的问题。项目支持10大任务和9个模型的基准测试，并提供一键运行和详细性能比较，旨在提升中文NLP标准。适用于多种实际应用场景，如词向量训练、关键词生成和标题生成，方便研究人员和从业者获取和利用中文语料。
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。
bert_uncased_L-12_H-512_A-8 - 小型BERT模型适用于有限计算资源的高效预训练
BERTGithubHuggingface开源项目模型知识蒸馏紧凑模型计算资源预训练
该项目介绍了24种面向资源受限环境的小型BERT模型，支持低计算资源研究。模型遵循BERT标准架构，并在知识蒸馏中表现优异，可通过官方GitHub和HuggingFace平台获取，助力资源有限下的研究创新。
wav2vec2_tiny_random - 轻量级语音识别模型测试入门
CTCGithubHuggingfaceWav2Vec2transformers开源项目模型深度学习音频处理
使用简洁的代码示例来测试轻量级语音识别模型，展示如何利用Wav2Vec2ForCTC结合torchaudio进行验证。通过示例演示音频数据的加载、处理以及模型输出与损失的计算过程。适用于librispeech_asr简化版数据集，是理解语音识别模型基本原理的理想入门材料。
TencentPretrain - 多模态预训练和微调框架，支持文本、视觉与音频数据
GithubTencentPretrain下游任务多模态开源项目模型库预训练
腾讯开发的多模态预训练框架TencentPretrain，专为文本、视觉和音频数据设计，具有高效的模块化设计，便于使用现有预训练模型并提供扩展接口。支持CPU、单GPU及分布式训练模式，拥有丰富的预训练模型，适用于如分类、机器阅读理解等多种下游任务，在多个竞赛中表现优异。详见完整文档及快速入门指南。
HierSpeechpp - 分层变分推理实现高质量零样本语音合成
AI模型GithubHierSpeech++变分推理开源项目语音合成零样本
HierSpeech++项目提出了一种基于分层变分推理的零样本语音合成技术。该技术通过文本到向量框架生成语音表示,显著提高了合成语音的自然度和表现力。项目还引入了语音超分辨率框架,可将音频从16 kHz提升至48 kHz。实验表明,HierSpeech++在零样本语音合成任务中优于现有的基于大语言模型和扩散模型的方法,首次实现了人类水平质量的零样本语音合成。
FCH-TTS - 并行语音合成模型
GithubParallelTTS合成样例声码器开源项目语音合成预训练模型
FCH-TTS采用先进的并行语音合成技术，快速生成高质量语音。支持多语种及多种声音风格，满足多样化应用需求。项目持续迭代，引入诸如SoftDTW损失函数等新功能和优化，同时集成顶尖的声码器技术。FCH-TTS不仅提供预训练模型和丰富的合成示例，还允许用户自定义训练和合成，适用于教育、娱乐及商业多个领域。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。
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