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drachtio-freeswitch-modules

增强实时通信应用的开源FreeSWITCH模块集

drachtio-freeswitch-modules是一个为drachtio应用设计的开源FreeSWITCH模块集。包含音频流转发、Google语音转文本、Dialogflow集成等模块,能够增强实时通信应用的功能。虽然项目不再积极维护,但对于需要高级音频处理和语音交互的FreeSWITCH应用开发者来说,仍是valuable参考资源。项目兼容性强,支持FreeSWITCH 1.8版本。

TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术
Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成
🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型,支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调,并且拥有超过1100种预训练模型,适用于多语言和多说话人TTS任务。此外,该库还支持高效的语料库分析和管理,为语音合成提供全面支持。
fish-speech - 全新的TTS解决方案
Fish AudioGithub在线演示开源开源项目本地推断热门语音合成
Fish Speech项目是一个基于最新语音合成模型的平台,提供包括VITS2、Bert-VITS2在内的多种模型。项目代码遵循CC-BY-NC-SA-4.0许可发布,且拥有多种语言文档支持和实用的在线演示。该平台适用于学术研究和开发使用,旨在推动语音合成技术的发展并提供高质量的语音生成服务。
StreamSpeech - 在线和实时翻译模型
GithubStreamSpeech多任务学习实时合成开源项目语音翻译语音识别
StreamSpeech通过一个整合的模型,在线和实时翻译中展现行业领先水平,支持多达8种包括语音识别和语音转换任务。提供Web GUI演示,允许用户在浏览器中直接体验。探索StreamSpeech的功能和实例。
voice-changer - 多平台实时语音转换软件 支持多种AI模型
AIGithubVC Clientクロスプラットフォームリアルタイム开源项目音声変換
VC Client是一款多功能实时语音转换软件,支持MMVC、so-vits-svc、RVC等多种AI模型。该软件兼容Windows、Mac和Linux平台,可通过网络远程使用。提供预构建二进制文件和Docker环境两种部署选项,方便不同技术水平的用户使用。软件具备将处理负载转移到外部设备的功能,适合与游戏等高负载应用同时运行。用户可根据需求选择合适的使用方式,实现高质量的实时语音转换。
voicefixer - 语音恢复解决方案,高效修复各级别的语音退化
GithubVoiceFixer开源项目神经声码器语音修复语音处理预训练模型
Voicefixer,一款基于神经声码器的预训练工具,可处理多种语音退化问题,包括噪音、混响、低分辨率及削波效应。支持44.1kHz的通用神经声码器,适用于各种应用场景,如命令行、桌面客户端及Python脚本。
awesome-broadcasting - 广播行业开源工具和库精选
Github媒体处理开源广播资源开源项目流媒体视频制作音频编码器
该项目汇集了广播行业各领域的开源资源,包括演播室设备、编解码器、控制系统、媒体处理、播出系统等。涵盖时钟屏幕、伴随应用、互联电视、DVB、图形播出、混合广播、IP传输、播放器、元数据、质量控制等多个类别的工具和库,为广播专业人员提供全面的技术参考。
Mangio-RVC-Fork - 开源语音转换框架 支持多种F0算法和快速训练
AIGithubRVC开源项目深度学习语音转换音频处理
Mangio-RVC-Fork是一个基于VITS的开源语音转换框架,具有top1检索功能。它提供CLI和Web界面,支持多种F0估计方法,包括混合F0算法。该工具可快速训练,使用少量数据也能获得良好效果。支持模型融合改变音色,以及UVR5模型分离人声和伴奏。项目持续开发中,计划添加更多功能优化用户体验。
swift - 基于多项先进技术的开源AI语音交互系统
AI语音助手CartesiaGithubGroqNext.jsSwift开源项目
Swift是一个开源的AI语音交互系统,集成了多项先进技术。系统使用Groq技术实现OpenAI Whisper的语音转写和Meta Llama 3的文本生成,通过Cartesia的Sonic模型进行语音合成,并采用VAD技术进行语音检测。项目基于Next.js框架和TypeScript开发,在Vercel平台部署。Swift旨在提供高效的AI语音交互能力。
vocode-core - 快速构建语音交互LLM应用的开源框架
GithubLLMVocode实时对话开源库开源项目语音应用
vocode-core是一个开源框架,专注于简化语音对话LLM应用的开发过程。该框架提供了直观的抽象和丰富的集成,支持开发者快速实现实时语音交互、电话通话和视频会议等功能。它兼容多种转录、大语言模型和语音合成服务,同时提供详细文档和入门指南,适用于构建个人助手等多样化的语音交互应用。
fish-diffusion - 开源框架简化TTS、SVS和SVC模型开发
AI模型Fish DiffusionGithub多说话人开源项目语音合成
Fish Diffusion是一个开源的语音合成训练框架,专注于TTS、SVS和SVC任务。基于扩散模型,它支持多说话人合成和44.1kHz高品质输出。该项目优化了代码结构,提高了训练效率,并提供完整的环境配置和使用指南。Fish Diffusion适合研究人员和开发者探索语音合成技术,同时强调负责任的AI应用。项目特点包括简化的代码结构、多设备训练支持和半精度训练,有助于提高开发效率和降低资源消耗。此外,还提供了详细的数据集准备和模型训练指南,便于用户快速上手。
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