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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。

speakerverification_en_titanet_large - NVIDIA TitaNet-Large英语说话人识别模型
GithubHuggingfaceNeMoTitaNet开源项目模型语音识别说话人识别说话人验证
NVIDIA TitaNet-Large是一个专为英语说话人验证和分割设计的深度学习模型。它采用深度可分离1D卷积架构,参数量约23M,能从16kHz单声道音频中提取说话人特征。模型在VoxCeleb1等数据集上表现优异,可通过NVIDIA NeMo工具包进行推理和微调。适用于说话人验证、分割等多种语音识别任务。
SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台
GithubSenseVoice多语言语音识别开源项目情绪识别推理效率热门音频事件检测
SenseVoice是一款支持多语言的语音解析模型,整合了自动语音识别、语种识别、情绪识别及音频事件检测功能。该项目采用非自回归端到端框架,可在超过50种语言上提供精准的语音识别服务,大幅降低了推理延迟,提供方便的微调脚本和多语种细粒度情绪分析,支持多种客户端语言和服务部署,适用于多种商业场景。
wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn - 中文自动语音识别模型提供广泛应用支持
Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录
该模型基于Common Voice、CSS10和ST-CMDS数据集,对facebook的wav2vec2-large-xlsr-53进行了微调,以实现中文自动语音识别。模型能够处理16kHz采样率的语音输入,可通过HuggingSound库直接进行语音转录或使用定制推理脚本。评估结果显示,模型在Common Voice测试数据集上WER为82.37%,CER为19.03%。感谢OVHcloud提供的GPU支持,该模型适用于医药、教育等领域语音数据处理。
StyleSpeech - 多说话人自适应文本转语音生成
GithubMeta-StyleSpeech开源项目文本到语音自适应音质预训练模型
Meta-StyleSpeech项目结合最新的多说话者适应性文本到语音合成技术,通过样本少量的语音输入即可生成高质量合成语音。该项目运用风格自适应层归一化技术,高效适配不同说话者的声音特征。提供预训练模型和在线演示供实际应用测试。
wav2vec2-xlsr-53-espeak-cv-ft - 基于Wav2Vec2的跨语言零样本音素识别模型
GithubHuggingfaceWav2Vec2多语言模型开源项目模型语音识别跨语言识别音素识别
此模型在wav2vec2-large-xlsr-53预训练基础上,利用多语言Common Voice数据集微调,实现了多语言音素识别。通过将训练语言音素映射至目标语言,该模型采用简单有效的跨语言零样本学习方法。相比先前研究,此方法显著提升了性能,为多语言语音识别领域提供了一个简洁而强大的解决方案。
segmentation-3.0 - 多说话者分段和语音活动检测的开源模型
GithubHuggingfacepyannote.audio开源模型开源项目扬声器分割模型语音活动检测重叠语音检测
Powerset编码为核心的开源模型,结合pyannote.audio 3.0,实现多说话者分段以及语音活动和重叠检测,适用于多种语音会议场景。
speaker-diarization-3.1 - 提升语音处理的开源说话人分区技术
GithubHuggingfacepyannote开源项目模型深度学习语音识别说话人分离音频处理
该开源语音分区模型应用了纯PyTorch,替换了存在问题的onnxruntime,以简化部署流程并可能提高推断效率。此工具接受16kHz的单声道音频输入,能够自动混合多声道音频为单声道,并支持音频的自动重采样。其高效性能允许在CPU或GPU上运行,同时支持从内存加载音频以加快处理速度。
speaker-diarization-3.0 - 基于pyannote.audio的多功能说话人分离模型
GithubHuggingfacepyannote.audio开源项目模型深度学习语音处理说话人分类音频分析
该模型基于pyannote.audio 3.0.0训练,可处理16kHz单声道音频并输出说话人分离结果。经多个数据集基准测试,表现优异。支持GPU加速实时处理,提供进度监控和说话人数量控制等功能。适用于需要高性能说话人分离的研究和开发场景。
whisper-large-v3 - 突破性多语言语音识别与翻译模型
GithubHuggingfaceOpenAIWhisper多语言开源项目模型语音翻译语音识别
Whisper large-v3是OpenAI开发的新一代语音识别和翻译模型,支持100多种语言。相比前代模型,它采用128个梅尔频率通道并新增粤语语言标记,将各语言错误率降低10-20%。模型可用于语音转录和翻译任务,易于集成应用。Whisper large-v3展现出卓越的泛化能力,为语音识别技术带来重大进展。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
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