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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。

jovo-framework - 跨平台语音与聊天应用开发的多模式框架
GithubJovo Framework多模态体验对话应用程序开源开源项目语音应用程序
Jovo Framework是用于开发跨平台语音和聊天应用的开源框架,支持Alexa、Google Assistant、Messenger和Instagram等平台。它支持TypeScript和JavaScript,具备快速开发、组件化设计、多模式输出、可扩展性和集成体验等特点。通过Jovo CLI和调试工具,开发者可以快速掌握并创建可靠的多模式对话体验。
friendly-stable-audio-tools - 改进后的Stable Audio Tools开源框架支持音频生成模型训练和推理
AI音频生成GithubStable Audio开源项目模型训练深度学习音乐生成
该项目是对Stability AI的stable-audio-tools的重构和增强,提供了音频和音乐生成模型的开源代码。重构后的代码提高了可读性和易用性,并新增了评估和使用自训练模型的脚本。项目详细说明了如何训练Stable Audio 2.0等模型,并提供了Stable Audio Open 1.0的使用文档和便捷脚本。此外,项目支持多GPU/节点生成,并集成了Gradio界面用于测试模型。
WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统,功能强大并易于定制
GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆
WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统,提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集,并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。
awesome-diarization - 说话者分离和语音分割的数据集
FunASRGithubMiniVoxSIDEKITSpeaker DiarizationSpeechBrain开源项目
提供全面的说话者分离资源,包括最新的论文、软件工具、数据集和学习材料,旨在推进语音分割和说话者识别技术的发展。这些资源汇集了深度学习的最新进展及其实际应用,帮助研究人员和开发者找到最有效的解决方案。
quillman - 开源的实时语音转录和语言模型对话应用
GithubMetavoice Tortoise TTSModalOpenAI WhisperQuiLLManZephyr开源项目
一个开源项目,提供实时语音转录和自然语音合成的聊天应用,使用Zephyr语言模型和OpenAI Whisper技术。适用于开发和实验自定义语言模型应用,可在Modal平台上无服务器部署。提供在线演示、详细文档和模块化结构,方便本地开发和部署。
audio-development-tools - 综合音频开发工具集 从机器学习到声音合成
Github开源项目机器学习深度学习音乐生成音频处理音频开发工具
Audio Development Tools提供了涵盖机器学习、音频生成、信号处理、声音合成等多个领域的综合性音频开发工具集。该项目汇集了丰富的资源和工具,可用于游戏音频、数字音频工作站、空间音频、音乐信息检索、语音识别等多种音频相关项目的开发和研究。
Expressive-FastSpeech2 - 非自回归表情文本到语音合成技术
Expressive-FastSpeech2Github多语言支持对话TTS开源项目情感TTS非自回归TTS
Expressive-FastSpeech2是一个非自回归表情文本到语音(TTS)的研究项目,专注于emotional和conversational TTS。该项目使用AIHub多模态视频AI数据和IEMOCAP数据库进行韩语和英语的处理,并提供了不同语言适应和数据处理的指导。
livekit - 基于WebRTC的开源实时通信框架
GithubLiveKitWebRTC多人会议实时通信开源项目
LiveKit是基于WebRTC的开源项目,提供可扩展的多用户实时通信功能。它包含丰富的客户端SDK、服务器API和工具,支持语音检测、模拟广播和端到端加密等特性。LiveKit易于部署,适用于视频会议、直播等场景。该项目为开发者提供构建实时音视频和数据通信应用所需的全套解决方案。
vocos - 基于傅里叶变换的快速神经声码器
GithubVocos开源项目深度学习神经声码器语音技术音频合成
Vocos是一款创新的神经声码器,通过生成频谱系数而非时域样本来合成音频波形。它采用GAN训练,支持从梅尔频谱图和EnCodec令牌重建音频,实现了快速高效的音频合成。Vocos的独特设计弥合了时域和傅里叶域神经声码器之间的差距,为音频合成领域提供了新的解决方案。
FCH-TTS - 并行语音合成模型
GithubParallelTTS合成样例声码器开源项目语音合成预训练模型
FCH-TTS采用先进的并行语音合成技术,快速生成高质量语音。支持多语种及多种声音风格,满足多样化应用需求。项目持续迭代,引入诸如SoftDTW损失函数等新功能和优化,同时集成顶尖的声码器技术。FCH-TTS不仅提供预训练模型和丰富的合成示例,还允许用户自定义训练和合成,适用于教育、娱乐及商业多个领域。
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