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vibrato

Viterbi算法驱动的高效分词器

VibratotokenizationGithub开源项目形态素分析MeCabRust

Vibrato是利用Viterbi算法的高效分词器，用Rust重写并优化了MeCab分词器，显著提高分词性能。它支持与MeCab兼容的输出，并允许从自己的数据训练分词参数。Vibrato擅长处理大规模矩阵数据，加快分词速度。项目提供了Python接口和WebAssembly演示，兼顾多种应用场景。详见项目文档，可通过Slack社区进行讨论。支持Apache 2.0和MIT双许可。

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介绍相关项目
Sudachi - 高性能日语形态素分析器 支持多级分词和丰富词典
GithubSudachi分词模式开源项目形态素分析插件系统日语分词
Sudachi是一款开源的日语形态素分析器，支持多级分词、大型词典和插件系统。基于UniDic和NEologd，Sudachi提供强大的文本正规化功能，可同时进行形态素分析和命名实体识别。它具有命令行接口和Java API，便于集成应用。Sudachi在分词准确性和性能上表现优秀，是处理日语文本的有力工具。
rust - Rust语言TensorFlow绑定，支持多平台和GPU加速
GithubRustTensorFlow安装开源项目文档绑定
TensorFlow Rust提供符合Rust语言习惯的TensorFlow绑定，支持便捷下载或编译TensorFlow共享库和GPU加速。该项目仍在活跃开发，API尚未完全稳定。用户可以通过在Cargo.toml中添加依赖项并运行cargo build来构建，详见文档和示例代码。
whisper-vits-svc - 基于VITS的端到端歌声转换开源项目
AIGithubPyTorchVITS开源项目深度学习语音转换
whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。
nagisa - 日本语分词和词性标注的简单易用工具
GithubNagisaPython开源项目日语分词神经网络词性标注
Nagisa是一个用于日语分词和词性标注的Python模块，基于递归神经网络，提供字符级和单词级的分词模型及标签词典的词性标注模型。工具设计简单易用，支持多种Python版本，兼容Linux、macOS和Windows系统。通过pip命令即可安装，项目详细文档和资源链接可在官方页面找到。
CTCWordBeamSearch - CTC解码器提升文本和语音识别的性能
CTCGithubPythonWord Beam Search开源项目文本识别语言模型
CTC Word Beam Search是一种基于词典和语言模型的连接时序分类（CTC）解码器，支持Python 3.11和3.12版本。项目提供详细的安装和使用指南，并通过示例代码展示其在文本识别模型中的应用。算法具有四大特点：使用词典约束词语、允许词间出现任意非词字符、可选用词级语言模型（LM）以及比token传递算法更快。文档中提供了主要参数的说明和更多的技术细节及使用案例，适用于手写文本识别和自动语音识别。
Toshi - Rust语言开发的开源全文搜索引擎
ElasticsearchGithubRustTantivyToshi全文搜索引擎开源项目
Toshi是一个基于Rust语言的开源全文搜索引擎项目，旨在提供类似Elasticsearch的功能。该项目注重稳定性和安全性，仅使用Rust的安全特性。Toshi支持多种查询方式，包括术语、模糊、短语、范围、正则表达式和布尔查询。它还提供了灵活的配置选项，如数据存储、内存管理和日志设置等。目前Toshi仍在持续开发中，适合需要安全可靠的全文搜索解决方案的开发者参考和使用。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道，提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点，并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度，为用户提供高效的语音识别解决方案。
Bert-VITS2 - 多语言BERT驱动的语音合成模型
Bert-VITS2FishAudioGithubMassTTSTTSVITS开源项目
Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型，提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目，并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档，项目强调中文用户需求和法律合规，禁止违规用途。
MockingBird - 全面支持中文的语音克隆与合成解决方案
GithubMockingBirdPyTorch中文支持开源项目热门训练模型音频合成
MockingBird项目是一款支持中文的语音克隆工具，支持多数据集和各种操作系统，包括Windows和Linux，甚至M1 MACOS。该项目利用最新的PyTorch技术，提供易于使用的界面和高效的处理能力，只需训练新的合成器即可实现令人印象深刻的效果。此外，该项目还提供了Web服务器功能，允许远程调用。是否需要定制语音合成解决方案，MockingBird都能满足您的需求。
Kiwi - 韩语形态素高效分析工具，支持多语言包装
C++GithubKiwi开源项目모델 파일오픈 소스한국어 형태소 분석기
Kiwi是一款开源的韩语形态素分析器，旨在以高效速度和高精度为用户提供形态素分析。核心库使用C++编写，并支持Python、Java、C#等多种编程语言。Kiwi基于Sejong词性标注体系，并使用Sejong Corpus和모두의 말뭉치训练模型，能够纠正简单输入错误，并且支持多线程处理，适合大规模文本分析。提供多种实用功能及不同规模的模型选择。
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