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SpeechTokenizer

将语音标记化统一的开源工具

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。

speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎
Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本
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。
tokenizer_titok_s128_imagenet - 基于PytorchModelHubMixin的开源图像标记化模型
GithubHugging FaceHuggingfacePytorchModelHubMixin图像标记化开源项目机器学习模型模型深度学习
tokenizer_titok_s128_imagenet是一个开源的图像标记化模型,基于Apache-2.0许可。该项目利用PytorchModelHubMixin技术与Hugging Face模型库集成,专注于图像tokenization。它支持PyTorch模型hub功能,为图像处理研究和开发提供了实用工具。项目源码托管于GitHub的1d-tokenizer仓库。
TensorVox - 用 C++ 编写的神经语音合成桌面应用程序
Coqui-TTSGithubTensorFlowTTSTensorVoxVITS开源项目神经语音合成
TensorVox是为提高神经语音合成技术普及度而设计的桌面应用。支持多语言,不需庞大Python库,该工具通过TensorFlow C API和LibTorch实现轻量级操作。提供清晰易懂的模型训练和导出指南,是语音技术爱好者的顶级选择。
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。
TTS - 高性能文本到语音生成库,支持多语言
GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型
TTS库基于最新研究成果,提供高效的文本到语音生成技术,实现了训练便捷、速度快、质量高的最佳平衡。该库包括预训练模型和数据集质量评估工具,已被广泛应用于20多种语言的产品和研究项目。支持多说话人TTS、快速模型训练、多GPU训练,并兼容PyTorch、TensorFlow和TFLite等多种平台。
speecht5_hifigan - 用于语音合成和声音转换的开源声码器
GithubHiFi-GANHuggingfaceSpeechT5声音转换开源项目文本转语音模型语音处理
SpeechT5 HiFi-GAN是一个专为SpeechT5文本转语音和声音转换模型开发的开源声码器。该项目采用MIT许可证,提供预训练权重,能够与SpeechT5的语音处理功能无缝集成。它为开发者和研究人员在语音合成和声音转换领域提供了实用工具。SpeechT5采用统一模态的编码器-解码器预训练方法,为口语处理技术开辟了新的研究方向。
gpt-tokenizer - 支持OpenAI模型的TypeScript文本编码器
GithubOpenAITypeScriptgpt-tokenizer开源项目编码器解码器
gpt-tokenizer现作为最完整的开源GPT编解码器,使用TypeScript编写,完全兼容现代JavaScript环境。支持所有OpenAI模型(如GPT-2、GPT-3、GPT-4等),特性包括异步流解码、防内存泄漏、高性能token限制检测以及生成器函数操作。此工具在无全局缓存的情况下,更加高效并且安全。
llavanext-qwen-siglip-tokenizer - 整合多模态模型的开源项目探索图像与文本处理新方向
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
该项目整合了LLaVA、Qwen和SIGLIP等先进多模态模型的功能,基于Transformers库开发高效tokenizer。它支持视觉问答和图像描述等跨模态任务,为计算机视觉和自然语言处理的交叉研究提供了实用工具。该项目旨在提供一个强大的图像-文本处理框架,为研究人员和开发者探索和应用多模态AI提供便捷途径,有望在相关领域带来突破性进展。
tiktokenizer - 计算输入文本的token数量的在线工具
GithubTiktokenizeropenai在线工具开源项目计算token赞助
该在线工具基于OpenAI的`tiktoken`库,可精确计算输入文本的token数量。项目由Diagram公司赞助,并得到了T3 Stack和shadcn/ui的技术支持。用户通过此工具可优化OpenAI模型的性能,实现更精确的结果。
FunCodec - 开源神经语音编解码工具包
FunCodecGithubLibriTTS开源工具开源项目神经网络语音编解码
FunCodec是一个高效的开源神经语音编解码工具,提供高质量的文本到语音转换功能,并支持丰富的预训练模型。它易于安装,适用于多种数据集,持续集成最新技术,适合专业开发者和研究人员使用。
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