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data2vec-audio-base-960h

利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架

Data2Vec是一种开源模型,基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调,在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段,Data2Vec准确提取上下文信息,优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中,取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率(WER),体现了其在业内的竞争力。

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。
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。
wavlm-base-plus-sd - WavLM预训练模型助力高性能说话人分类
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理说话人分类音频分析
WavLM-Base-Plus-SD是一个基于微软WavLM技术的预训练模型,专注于说话人分类任务。该模型在94,000小时的大规模语音数据上进行自监督学习,采用创新的话语混合训练策略,有效保留说话人身份信息。在SUPERB基准测试中,模型展现出卓越性能,可显著提升多种语音处理任务的效果。通过简洁的API接口,用户可直接对音频进行说话人分类分析。
tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例
DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别
使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别,最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学,开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech,这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展,如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。
speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用
Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别
此页面总结了多语言语音数据集,包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域,详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途,帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。
distilhubert - 高效轻量的语音表示学习模型
DistilHuBERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩深度学习自监督学习语音处理
DistilHuBERT是一种通过层级蒸馏HuBERT模型隐藏表示的语音表示学习框架。该模型在保持大部分性能的同时,显著减小了模型体积并提高了运行速度。DistilHuBERT仅需少量训练时间和数据,适用于多种语音处理任务,为个人和设备端语音SSL模型预训练提供了新的可能。模型基于16kHz采样的语音音频进行预训练,可用于多种语音处理应用。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
wav2vec2-large-xlsr-53-russian - 基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53俄语开源项目模型语音识别
该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练,适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率,加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用,可应用于多种俄语语音识别场景。
bigvgan_v2_22khz_80band_256x - 大规模训练的通用神经网络声码器 高性能音频生成模型
BigVGANCUDA加速GithubHuggingface开源项目模型神经声码器音频生成预训练模型
BigVGAN是一个通用神经网络声码器,支持高达44kHz采样率和512倍上采样。其最新版本优化了推理速度,改进了模型结构,并使用大规模多样化数据集训练。该模型在语音合成基准测试中表现出色,为音频生成任务提供了高性能解决方案。
wav2vec2-xls-r-300m-cv7-turkish - 基于Wav2vec2优化的土耳其语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m土耳其语开源项目机器学习模型模型语音识别
该模型是在wav2vec2-xls-r-300m基础上针对土耳其语优化的自动语音识别系统。通过Common Voice 7和MediaSpeech数据集训练,结合N-gram语言模型,在Common Voice 7测试集上实现8.62%词错误率和2.26%字符错误率。模型为土耳其语语音识别提供了高效可靠的开源解决方案,适用于多种语音识别场景。
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