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voxcelebs12_rawnet3

多语言语者识别解决方案,提升音频处理能力

RawNet3模型基于ESPnet2框架和VoxCeleb数据集进行训练,专注于提升语者识别和音频处理的精度。该模型结合自监督式前端和现成工具,提供了创新的语者嵌入解决方案。用户可按照ESPnet的安装指南下载并应用此模型,配置选项包括Adam优化器和余弦退火调度器,充分保障模型训练过程的高效性与稳定性。适用于多语言语者识别应用场景,助力开发者增强音频处理的精度与便捷性。

wespeaker-voxceleb-resnet34-LM - 采用预训练的Wespeaker嵌入模型优化音频说话人识别
GithubHuggingfacepyannote.audio声纹识别开源项目模型深度学习音频处理
这个开源项目集成了WeSpeaker的wespeaker-voxceleb-resnet34-LM预训练模型,适用于pyannote.audio,提升说话人识别和验证的效率。可执行基础和高级功能,如GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口特征识别。兼容pyannote.audio 3.1及更高版本,以提供更加快速和可靠的音频处理方案。
embedding - 开源说话人嵌入模型 改进x-vector架构提升语音识别效果
GithubHuggingfaceVoxCelebpyannote嵌入模型开源项目模型说话人识别音频处理
这是一个基于pyannote.audio的开源说话人嵌入模型,采用改进的x-vector TDNN架构和SincNet特征。模型在VoxCeleb 1测试集上达到2.8%的等错误率,无需额外的语音活动检测或PLDA。支持GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口嵌入等功能,可用于说话人识别、验证和分类等任务。
spkrec-ecapa-voxceleb - 基于SpeechBrain的ECAPA-TDNN说话人验证系统
ECAPA-TDNNGithubHuggingfaceSpeechBrainVoxCeleb开源项目模型语音识别说话人验证
该项目基于SpeechBrain框架,提供预训练的ECAPA-TDNN模型用于说话人验证和嵌入提取。模型在VoxCeleb 1和2数据集上训练,在VoxCeleb1测试集达到0.80%的错误等价率。系统架构结合卷积和残差块,采用注意力统计池化提取嵌入,并使用加性边际Softmax损失训练。项目提供简单的接口,方便用户进行说话人验证或嵌入提取,可应用于多种语音识别场景。
wespeaker - 深度学习声纹识别开源工具包 支持多模型和应用场景
GithubWeSpeaker开源项目深度学习语音处理说话人嵌入学习说话人验证
WeSpeaker是一个开源的说话人嵌入学习工具包,主要用于说话人验证。它支持在线特征提取和加载预提取的kaldi格式特征,提供ResNet和ECAPA-TDNN等多种预训练模型。WeSpeaker具有命令行和Python编程接口,在VoxCeleb和CNCeleb等数据集上表现出色。此外,它还提供说话人分割功能。这个工具包适用于研究和生产环境,为声纹识别领域提供了有力支持。
AST-VoxCelebSpoof-Synthetic-Voice-Detection - AST模型实现超高精度合成语音识别
ASTGithubHuggingfaceVoxCelebSpoof合成语音检测开源项目模型模型训练语音识别
AST-VoxCelebSpoof-Synthetic-Voice-Detection是基于MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593模型微调而来,专注于合成语音识别。该模型在VoxCelebSpoof数据集上训练,评估结果显示准确率和F1值均高达99.99%。采用Adam优化器和线性学习率调度,经3轮训练达到最佳效果。此模型为语音真实性验证和相关安全应用提供了高精度解决方案。该模型适用于音频安全、声纹验证等领域,但可能需要在不同语言环境下进行进一步测试和优化。
3D-Speaker - 开源多模态说话人识别与验证工具包
3D-SpeakerGithubModelScope开源工具包开源项目说话人验证预训练模型
3D-Speaker是一个开源的单模态和多模态说话人验证、识别和分离工具包。它提供ERes2Net、CAM++等预训练模型,适用于多种说话人相关任务。该项目发布的大规模语音数据集3D-Speaker有助于语音表示解耦研究。3D-Speaker支持有监督和自监督训练,以及语言识别等多种实验设置,为研究人员提供全面的说话人技术解决方案。
deep-speaker - 深度学习语者嵌入系统,适用语者识别与验证
Deep SpeakerGithubKerasTensorflow开源项目神经网络说话人嵌入
本系统利用神经网络将语音映射到超球面,通过余弦相似度计算语音相似度,实现语者识别、验证与聚类。基于TensorFlow和Keras实现,支持多版本,提供可训练和预训练模型。适用于需大规模数据处理和高性能计算的用户,并提供详细的训练与测试指南。
deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台,支持多语种和多数据集,包括英语、日语和韩语,适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南,旨在简化用户的使用过程,并能灵活定制个性化的语音合成应用。
wenet - 轻量精准的全栈语音识别解决方案
GithubWeNet安装指南开源工具包开源项目文档语音识别
WeNet项目提供生产就绪的全栈语音识别方案,强调精准与轻量化。项目在多个公共语音数据集上实现了最先进效果。WeNet易于安装和使用,支持Python编程和命令行操作,并兼容多种硬件,包括Ascend NPU。通过借鉴ESPnet和Kaldi等项目,WeNet提供高效的模型训练和部署方式。用户可在GitHub或微信讨论群中参与交流,获取技术支持和项目信息更新。
espnet - 端到端语音处理工具包,涵盖语音识别及转换
ESPnetGithub开源项目文本转语音深度学习语音处理语音识别
ESPnet是一个端到端语音处理模块,封装了多个领域的语音处理任务,如语音识别、文本到语音、语音翻译、语音增强和说话人分割等。该平台基于Pytorch开发,采用符合Kaldi风格的数据处理方法,提供针对各类语音处理实验的完整解决方案。ESPnet支持多语言处理,并能够调整自身以适应不同的语言和环境。
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