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Facebook开源英语文本转语音AI模型

Facebook开发的MMS项目推出英语文本转语音模型,采用VITS架构实现高质量语音合成。该开源模型可通过Hugging Face Transformers库调用,支持非确定性合成以生成富有表现力的语音。作为多语言语音技术项目的一部分,此模型旨在推动语音合成技术在更多语言中的应用。

Expressive-FastSpeech2 - 非自回归表情文本到语音合成技术
Expressive-FastSpeech2Github多语言支持对话TTS开源项目情感TTS非自回归TTS
Expressive-FastSpeech2是一个非自回归表情文本到语音(TTS)的研究项目,专注于emotional和conversational TTS。该项目使用AIHub多模态视频AI数据和IEMOCAP数据库进行韩语和英语的处理,并提供了不同语言适应和数据处理的指导。
wavlm-base-plus - Microsoft 全栈语音处理预训练模型
GithubHuggingfaceWavLM开源项目微软模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Base-Plus是Microsoft开发的预训练语音模型,致力于解决全栈语音处理任务。该模型在94,000小时的英语语音数据上进行自监督学习,采用改进的Transformer结构和话语混合训练策略。WavLM在SUPERB基准测试中表现优异,可应用于语音识别、音频分类等多种下游任务,为语音处理技术带来重要进展。这个预训练模型需要在特定任务上进行微调后才能使用,主要支持英语。值得注意的是,WavLM是基于音素而非字符预训练的,这一点在进行微调时需要特别注意。
MTrans - 轻量级多源在线翻译及TTS服务开源平台
GithubMTransTTS免费开源在线翻译多语种支持开源项目
MTrans 提供多源在线翻译及文本转语音服务,支持多种流行语种。通过 HTTP 请求实现与服务器的交互,简化翻译和语音合成流程。项目开源,支持二次开发和个性化定制,适用于多种应用场景。
whisper-tiny.en - 支持时间戳转录的轻量级英语语音识别模型
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWhisper开源项目时间戳模型自动语音识别
基于transformers.js开发的轻量级英语语音识别模型,集成ONNX格式权重实现Web端部署。模型支持基础文本转录、时间戳转录及单词级时间戳标记等功能,通过JavaScript可快速实现音频转文本识别。
Cognitive-Speech-TTS - 高效文本转语音解决方案,支持个性化声音定制
Azure AIAzure Cognitive ServicesGithubMicrosoftSpeech SDKText-to-Speech开源项目
Azure Cognitive Service的TTS技术支持高效的文本转语音转换,提供多语言、多情感和个性化声音定制。通过REST API和Speech SDK集成,提供跨平台解决方案,应用广泛,包括教育、媒体、娱乐和医疗等领域。最新更新及客户案例展示了Azure AI推动的创新及优质用户体验。
wav2vec2-xls-r-300m-timit-phoneme - 改进Wav2Vec2的音素识别性能的开源AI模型
DARPA TIMITGithubHuggingFaceHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目模型自动语音识别语音识别
该项目在DARPA TIMIT数据集上微调了Wav2Vec2模型,提升音素识别的精确度,展示从音频到文本的自动识别过程。使用HuggingFace的pipeline,实现了端到端处理。测试集上的字符错误率为7.996%。项目特色包括自定义音素预测方法和现代AI工具优化,有助于提高语音处理技术效率。
wmt19-ru-en - Facebook开源的WMT19俄英双向机器翻译模型
FSMTGithubHuggingfaceWMT19transformers俄英翻译开源项目机器翻译模型
Facebook AI研究团队基于WMT19新闻翻译任务开发了这个俄英双向机器翻译模型。它采用Transformer架构,支持俄语到英语和英语到俄语的翻译。该模型在BLEU评分上表现优异,是自然语言处理领域的重要工具。模型已开源,研究人员和开发者可以方便地使用它进行俄英文本翻译。值得注意的是,该模型在处理包含重复短语的输入时可能存在一些局限性。
wav2vec2-large-xlsr-53-english - XLSR-53微调的英语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自然语言处理语音识别
该模型基于wav2vec2-large-xlsr-53在Common Voice 6.1英语数据集上微调而来。在Common Voice英语测试集上,模型达到19.06%词错率和7.69%字符错误率。支持16kHz采样率语音输入,可单独使用或结合语言模型。提供HuggingSound库和自定义脚本的Python示例代码,方便用户进行语音识别。
YourTTS - 多语言零样本多发音人文本转语音及语音转换技术
Coqui TTSGithubYourTTS多语言开源项目语音转换零样本多说话者TTS
YourTTS项目开发了先进的多语言零样本多发音人文本转语音及语音转换技术,适用于少量语音样本。该技术支持多种语言,确保高语音相似度和优质输出。基于改良的VITS模型,此技术在多语训练中展现出色表现,获得业界肯定。
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