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esp-sr

集成唤醒词检测和语音命令识别的语音处理方案

ESP-SR是一款针对ESP32和ESP32-S3芯片优化的智能语音识别框架。它集成了音频前端处理、WakeNet唤醒词检测、MultiNet语音命令识别和语音合成等功能模块。该框架支持自定义唤醒词和300多个中英文语音命令,提供高性能、低内存占用的离线语音处理方案。ESP-SR的双麦克风音频前端已获得亚马逊Alexa内置设备认证,可用于构建各类智能语音应用。

echogarden - 多功能语音处理工具集支持跨平台使用
EchogardenGithub开源项目文本转语音语音处理语音工具集语音转文本
Echogarden 是一个功能全面的开源语音处理工具集,提供文本转语音、语音识别、语音对齐和翻译等多项功能。该工具集适用于 Windows、macOS 和 Linux 平台,安装和使用简便。Echogarden 采用 TypeScript 开发,通过 WebAssembly 和 ONNX 运行时实现跨平台兼容,无需复杂依赖。目前主要提供命令行界面,支持批量处理,未来计划开发图形界面和交互式工具。
Jarvis - 开源语音交互助手 轻松实现跨平台自然语言控制
GithubJarvisPython开源开源项目自然语言界面语音激活
Jarvis是一个基于Python的开源智能语音助手项目,支持macOS、Linux和Windows平台。该系统提供语音激活、自然语言理解和多线程处理功能,可执行语音命令、面部识别、文件操作和系统控制等任务。Jarvis作为一个持续维护的开源项目,为开发者和用户提供了一个可定制的个人助理系统框架。
kaldi - 多平台支持的开源语音识别工具包
GitHubGithubKaldi开源工具包开源项目语音识别跨平台
Kaldi是一款先进的开源ASR(自动语音识别)工具包,适用于UNIX、Linux等多种系统。它为语音处理研究和应用开发提供了全面的工具和资源,包括详细文档和示例系统。Kaldi支持多种平台,包括PowerPC、Android和Web Assembly,并拥有活跃的开发者社区,为语音技术的创新和应用提供了强大支持。
Codec-SUPERB - 音频编解码模型性能评估基准平台
Codec-SUPERBGithub开源项目性能基准评估框架语音处理音频编解码
Codec-SUPERB是一个综合性音频编解码模型评估平台,提供标准化测试环境和统一数据集。平台特色包括直观的编解码接口、多角度评估和在线排行榜。它旨在促进语音处理领域的发展,为研究人员提供便捷的模型集成和测试环境,支持快速迭代和实验。
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。
AssemblyAI - AI语音转文本、说话人检测、情感分析、章节检测、PII 编辑等
AI工具AI音频AssemblyAIUniversal-1多语言热门语音AI模型语音数据音频生成
AssemblyAI为企业提供易于集成的全方位语音AI模型,支持精确的语音转文本功能,适用于多种应用场景如通话、虚拟会议和播客等。同时,还为您提供实时的说话人检测、情感分析、章节检测、个人信息删除等多项服务,确保您始终可以访问最先进的AI技术,从语音数据中提取有价值的商业洞察。
Speak - 多功能AI语音识别和数据分析工具
AI工具Speak人工智能分析翻译转录
Speak是一款集成音视频转文字、多语言翻译和深度数据分析功能的AI工具。该平台支持100多种语言的自动转录,并提供关键词提取、主题分析和情感识别等功能。其特色包括AI会议助手、定性研究分析和网页抓取工具,有助于从非结构化数据中获取洞察。Speak还具备AI对话功能,方便用户与数据交互。这一综合解决方案适用于市场研究、学术研究和数字营销等多个领域。
FunAudioLLM-APP - 开源语音交互与实时翻译应用
FunAudioLLMGithub人工智能开源项目语音翻译语音聊天音频处理
FunAudioLLM-APP是一个开源项目,包含Voice Chat和Voice Translation两个应用。Voice Chat提供AI驱动的对话系统,实现自然的语音交互。Voice Translation提供实时语音翻译功能,帮助不同语言使用者进行沟通。项目整合了CosyVoice和SenseVoice技术,旨在提升语音交互和翻译体验。
LookOnceToHear - 视觉引导的智能目标语音提取系统
GithubLook Once to Hear开源项目智能听力系统目标说话人识别语音分离音频处理
Look Once to Hear 项目开发了一种新型智能听觉系统,通过短暂观察目标说话者即可实现选择性听取其声音。该技术结合计算机视觉和语音处理,能在嘈杂环境中准确提取目标语音。项目获得 CHI 2024 最佳论文荣誉提名,并公开了相关代码、数据集和评估方法,为智能听觉研究提供了重要参考。
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