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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

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。

Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
YAYI2 - 中科闻歌研发的多语言开源大模型
GithubYAYI2-30B中文预训练多语言大语言模型开源开源项目性能提升
YAYI 2,由中科闻歌研发,30B参数的多语言开源大模型。采用超过2万亿Tokens的多语言语料进行预训练,通过百万级指令和人类反馈强化学习微调,极大提升其在多领域的应用效率。现开源YAYI2-30B,助力全球中文AI技术的创新与进步。
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI - 开源AI变声框架 实现实时变声和快速模型训练
GithubWebUI人工智能变声开源项目训练语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的开源变声框架。该项目支持实时变声和快速模型训练,只需少量数据即可生成高质量变声模型。框架提供多语言界面和跨平台支持,并配有详细教程。项目采用检索式方法替换输入源特征,有效防止音色泄漏。支持在中低配置GPU上快速训练,并可通过模型融合调整音色。WebUI界面简洁直观,内置UVR5模型便于人声分离。采用InterSpeech2023-RMVPE算法提取音高,性能出色且资源占用低。该框架支持多种硬件加速,适用于不同用户需求,是一个功能丰富且操作简便的AI变声工具。
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。
Whisper-Finetune - 微调与加速Whisper模型
GithubOpenAIWhisper加速推理开源项目微调语音识别
本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型,并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练,并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型,支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明,以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表,方便用户快速上手。
openWakeWord - 高效易用的开源语音唤醒词识别库
GithubopenWakeWord唤醒词开源库开源项目模型训练语音识别
openWakeWord是一个开源语音唤醒词库,用于开发语音交互应用和界面。它提供预训练模型,可识别常见词语,适应真实环境。该项目旨在平衡速度、准确性和易用性,采用简单架构,支持高效训练新模型,无需大量手动数据采集。
deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台,支持多语种和多数据集,包括英语、日语和韩语,适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南,旨在简化用户的使用过程,并能灵活定制个性化的语音合成应用。
wetts - 端到端文本转语音开源工具包
GithubWeTTS多平台支持开源数据集开源项目端到端模型语音合成
WeTTS是一个开源的端到端文本转语音(TTS)工具包,专注于生产级和设备端应用。它支持多语言处理,提供预训练模型,并可在x86、Android和树莓派等多种平台上运行。WeTTS采用VITS等先进的端到端模型,结合WeTextProcessing进行文本规范化,并使用基于BERT的统一前端处理中文语音合成。该工具包支持多个开源数据集,为研究者和开发者提供高质量、易用的TTS解决方案。
PhoBERT - 为越南语自然语言处理带来革新
GithubPhoBERTtransformers开源项目自然语言处理越南语预训练语言模型
PhoBERT是首个针对越南语的大规模预训练语言模型,基于RoBERTa架构开发。该模型在多项越南自然语言处理任务中展现出卓越性能,包括词性标注、依存句法分析、命名实体识别和自然语言推理。PhoBERT提供base和large两种版本,可通过transformers和fairseq库轻松集成使用,为越南语自然语言处理研究和应用开辟了新的可能。
CDial-GPT - 大规模中文短文本对话数据集及中文预训练对话模型
CDial-GPTGithubLCCC中文对话数据集对话生成开源项目预训练模型
CDial-GPT 借助丰富的中文对话数据集和创新的机器学习技术为语言模型预训练提供解决方案。平台提供多样化的预训练模型,便于微调和实际应用,同时支持通过 HuggingFace 访问,适用于多场景如客服自动化和聊天机器人,推进中文自然语言处理的发展。
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