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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语音识别唤醒词引擎语音命令识别音频前端处理Github开源项目

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。

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介绍相关项目
ollama-voice - 离线语音交互AI助手 集成语音识别对话和合成功能
Githubollama-voice大型语言模型开源项目文字转语音离线模式语音识别
ollama-voice是一个集成Whisper语音识别、Ollama大语言模型和pyttsx3文本转语音技术的开源项目。它创建了一个完全离线的语音交互AI助手，支持本地语音识别、自然语言处理和语音合成。用户通过按住空格键即可与AI对话，适用于需要隐私保护或离线环境的语音交互场景。
swift - 基于多项先进技术的开源AI语音交互系统
AI语音助手CartesiaGithubGroqNext.jsSwift开源项目
Swift是一个开源的AI语音交互系统，集成了多项先进技术。系统使用Groq技术实现OpenAI Whisper的语音转写和Meta Llama 3的文本生成，通过Cartesia的Sonic模型进行语音合成，并采用VAD技术进行语音检测。项目基于Next.js框架和TypeScript开发，在Vercel平台部署。Swift旨在提供高效的AI语音交互能力。
speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法，采用自监督学习的离散表示技术，分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成，在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外，该技术还可应用于超轻量级语音编解码，以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程，兼容多种数据集和自监督学习方法。
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_onnx - 轻量级语音识别和合成库 基于ONNX格式优化
GithubONNXespnet_onnx开源项目模型导出语音合成语音识别
espnet_onnx是一个将ESPnet模型导出为ONNX格式的实用库，支持语音识别和语音合成任务。该库提供简洁的API接口，便于模型导出和推理。通过ONNX Runtime实现高效的CPU和GPU计算，并支持流式语音识别。用户可从预训练或自定义模型中轻松导出，并进行优化和量化以提升性能。无需PyTorch依赖，适合轻量级部署。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道，提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点，并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度，为用户提供高效的语音识别解决方案。
awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers - 语音识别与合成技术研究关键论文集锦
Github开源项目深度学习神经网络自动语音识别语音合成语音识别
本项目汇聚了语音识别与语音合成领域的重要研究论文，涵盖多个子领域，包括自动语音识别（ASR）、说话人验证、声音转换和语音合成（TTS）等。提供广泛的研究成果和方法论参考，这些资源可以帮助研究人员和开发人员探索从文本到音频的转换技术和相关音乐建模应用。该资源适用于学术研究和实际开发中的技术革新和行业推动。
J.A.R.V.I.S - 开源智能语音助手实现多功能自动化
GithubJ.A.R.V.I.SPython项目人工智能开源软件开源项目语音助手
J.A.R.V.I.S是一个开源的智能语音助手项目，集成了多项实用功能。它支持动态人脸识别认证、邮件发送、新闻播报和待办事项管理等。该项目还能执行网站访问、音乐播放、天气查询和YouTube搜索等任务。J.A.R.V.I.S通过语音交互方式，为用户提供信息获取和设备控制服务，旨在提升日常生活和工作效率。该项目基于Python开发，整合了多个功能模块。除基本的语音交互外，J.A.R.V.I.S还实现了人脸识别、邮件处理、新闻API集成等高级功能。系统可执行网页浏览、音乐控制、天气报告等日常任务，并支持YouTube视频搜索和下载。J.A.R.V.I.S项目展示了如何利用开源技术构建复杂的智能助手系统。
april-asr - 高效流式语音识别库，支持离线模式
APIGithubONNXRuntimeapril-asr开源项目离线转录语音识别
april-asr是一个轻量级离线流式语音识别库，提供C API接口并支持C#和Python绑定。该项目适用于实时字幕等应用场景，当前主要支持英语识别。april-asr基于ONNXRuntime开发，可在Linux和Windows平台上构建。项目虽仍在开发中，但已提供示例代码和模型训练指南，为开发者提供了简洁灵活的语音识别解决方案。
voxcelebs12_rawnet3 - 多语言语者识别解决方案，提升音频处理能力
ESPnetGithubHuggingfaceVoxCeleb多语言开源项目模型演讲者识别语音识别
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。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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