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whisper-large-v3-french-distil-dec8

优化法语语音识别的内存使用和推理效率

Whisper-Large-V3-French-Distil通过减少解码层数和优化推理时间,实现法语语音识别的高效性。该模型支持多种库,如transformers和openai-whisper,并能与原版Whisper-Large-V3-French模型结合使用,增强推理速度和结果一致性。评估数据表明其在多语料库中将单词错误率(WER)降至较低水平。

Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用
GithubHuggingfaceQwen-7B-Chat中文评测开源项目模型模型量化训练数据通义千问
Qwen-7B-Chat-Int4由阿里云基于Transformer架构开发,利用对齐机制和广泛的数据集进行训练,更新版在语言理解及数学和代码任务中表现出色。模型在多个任务中展现出较高的推理速度和低显存占用得益于其广泛预训练数据和先进的量化技术。优化后的分词器及加速方案便于多语言应用。更多信息请参见官方GitHub库。
Diffusion-SVC - 高效实时语音转换系统
AI模型ContentVecDiffusion-SVCGithub开源项目扩散模型语音转换
Diffusion-SVC是一个基于扩散模型的语音转换项目,专注于实现高质量的实时语音转换。该系统以低显存占用、快速训练和推理为特点,并针对浅扩散和实时应用进行了优化。Diffusion-SVC支持多种预训练模型和编码器,适用于不同规模的GPU,可灵活搭配使用。通过与其他声学模型级联,系统能进一步提升音频质量并降低性能消耗,为语音转换技术带来新的可能性。
wav2lip_288x288 - 改进版Wav2Lip 高分辨率唇形同步与先进算法集成
GithubWav2Lip唇形同步开源项目模型优化深度学习视频处理
wav2lip_288x288是Wav2Lip项目的改进版本,致力于提升唇形同步的质量和分辨率。该项目支持288x288至512x512的模型尺寸,整合了PRelu、LeakyRelu等先进技术,并采用SAM-UNet架构。项目提供详细的训练流程,包括Syncnet和wav2lip-Sam的训练步骤。目前正在开发基于DINet的全流程训练功能,涵盖使用DeepSpeech的Syncnet训练和DINet帧训练。这些优化旨在实现更精确、更高质量的唇形同步效果。
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF - Mixtral-8x7B多语言模型的GGUF量化版本
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral AIMixtral 8X7B开源项目模型量化
本项目提供Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GGUF量化版本。GGUF格式支持CPU和GPU高效推理,项目包含2至8比特多种量化等级文件。模型支持英、法、意、德、西等语言,适用多种NLP任务。用户可通过llama.cpp等工具便捷运行这些模型。
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。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化,使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式,如f16、Q8_0、Q6_K_L等,适用不同硬件环境,推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式,并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X,广泛适用于文本生成应用,提升运行效率和输出质量。
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。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型,采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本,旨在通过增强模型结构和训练机制,有效提升语音自然度和特征相似性,同时显著降低对音素转换的依赖,从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频,支持开箱即用的转换学习。
F5-TTS - 提高训练和推理速度的先进文本到语音转换系统
E2 TTSF5-TTSGithub开源项目推理数据集训练
项目F5-TTS利用Diffusion Transformer和ConvNeXt V2技术,显著提升了训练和推理速度。支持生成最长30秒的音频,并通过Sway Sampling技术优化推理性能。用户可以自定义数据集,并使用多GPU和fp16配置加速训练。提供单次推理、语音编辑和批量推理功能,并支持通过Gradio App进行操作。多种测试数据集和评估工具确保模型表现稳定高效。
ultravox-v0_4 - 结合语音与文本处理的多模态模型
AI模型Fixie.aiGithubHuggingfaceUltravox多模态开源项目模型语音识别
Ultravox是一种多模态语言模型,结合了Llama3.1-8B和Whisper-medium技术,支持语音和文本的输入。通过特殊音频标记,该模型将音频转换为文本嵌入以生成输出。未来版本计划支持直接生成语音。Ultravox可以应用于语音代理、翻译和音频分析。模型使用多语种语音识别数据集进行训练,并在8x H100 GPU上运用BF16精度。最新版本在A100-40GB GPU上实现首次生成标记时间约为150毫秒。
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