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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。

RuntimeSpeechRecognizer - 基于OpenAI的Whisper的语音识别项目
GithubOpenAI's WhisperRuntime Speech RecognizerUnreal Engine开源项目语音识别高性能
RuntimeSpeechRecognizer是一个高效的语音识别项目,基于OpenAI的Whisper技术,提供快速且准确的识别。支持英语和多语言(多达100种语言),提供从75 MB到2.9 GB多种模型尺寸。自动下载语言模型,支持将识别的语音翻译成英语,特性可定制,无需静态库或外部依赖,兼容多个平台(Windows、Mac、Linux、Android、iOS等)。
faster-whisper-large-v3 - 多语言语音识别模型CTranslate2版Whisper large-v3
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
项目提供了OpenAI Whisper large-v3模型的CTranslate2转换版本,为faster-whisper定制优化。支持100多种语言的自动语音识别,具备高效性能和可调节的量化选项。易于整合到Python项目中,能够实现迅速准确的音频转写。这一模型适合多语言场景,是处理语音识别任务的有力工具。
voicesmith - 实现个性化语音合成的强大工具
DelightfulTTSGithubUnivNetVoiceSmith多说话者模型开源项目文本转语音
VoiceSmith是一个允许用户训练和应用单语者及多语者模型的平台。该项目基于改良的DelightfulTTS和UnivNet模型,能在个人数据集上进行微调,带来高度自然的语音输出。VoiceSmith还包括数据预处理工具,如自动文本规范化功能,适合在Windows或Linux系统上使用,推荐配置NVIDIA GPU以优化训练效率。
wav2vec2-large-xlsr-53-german - 优化德语自动语音识别的开源模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目德语模型深度学习语音识别
本项目利用wav2vec2-large-xlsr-53-german模型对德语Common Voice数据集进行自动语音识别,得到WER为18.5%的结果。项目采用Torchaudio和Transformers库,并使用Resample进行音频预处理。该模型在语音转文字应用中具有广泛的研究价值。
Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术
GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成
Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具,能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架(SV2TTS),并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员,支持多种数据集,提供预训练模型以简化使用和实验过程。
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。
FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音
FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音
FastSpeech 2,面向精准快速的文本到语音转换,基于PyTorch与Espnet技术,配备Nvidia与MelGAN工具,极致优化语音生成效果,适合各类开发者利用和研究。
ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具
ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分
ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发,专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分,评估包括长句、多句和单句的稳定性,以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释,为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。
MelNet - MelNet音频频域生成模型的全面实现
GithubMelNetPythonTTS合成开源项目条件生成音频生成
MelNet项目提供了一个在音频频域中生成模型的实现,支持无条件与条件音频生成。该技术兼容多个数据集,包括Blizzard和VoxCeleb2,支持灵活的训练配置,同时实现多GPU训练与TTS合成,不断更新以支持更多音频处理功能。它为致力于音频生成技术研究的开发者和研究人员提供了有力工具。
wav2vec2-large-960h-lv60-self - Wav2Vec2大规模语音识别模型实现低词错误率
GithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型模型评估自训练语音识别
Wav2Vec2-large-960h-lv60-self是一个基于Wav2Vec2技术的大规模语音识别模型。该模型在960小时的Libri-Light和Librispeech数据集上进行预训练和微调,采用自训练方法。在LibriSpeech清晰测试集上,模型实现1.9%的词错误率,其他测试集上为3.9%。模型可直接用于音频转录,特别适合标记数据有限的语音识别任务。
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