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wav2vec2-large-960h-lv60-self

Wav2Vec2大规模语音识别模型实现低词错误率

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。

StyleTTS2 - 通过样式扩散与对抗训练实现的高质量的文本到语音合成模型
GithubStyleTTS 2大型语言模型对抗训练开源项目语音合成风格扩散
StyleTTS 2是一种创新的文本到语音模型,通过样式扩散和大规模语音语言模型的对抗训练,实现高质量的语音合成。该模型利用潜在随机变量生成最适合文本的语音风格,无需参考语音,提高了语音的自然度。StyleTTS 2在单说话人和多说话人数据集上的表现超越了现有模型,并在零样本说话人适应方面表现出色。
speech-trident - 语音大模型三大关键领域 表示学习 神经编解码 语言模型
GithubSpeech Trident大语言模型开源项目神经编解码器表示学习语音模型
Speech-trident项目调查语音大模型的三个核心领域:语音表示学习、神经编解码模型和语音语言模型。该项目涵盖语义标记学习、声学标记生成及基于标记的语言建模方法,旨在促进语音理解和生成技术的发展,为相关研究提供资源。
Applio - 基于VITS的高效语音转换
ApplioContentVecGithubRVCTTS模型开源项目语音转换
Applio项目提供高效、优质的语音转换解决方案。基于增强版RVC模型,Applio采用先进的语音处理技术,实现卓越的语音转换效果。用户可通过详细文档、丰富插件和友好界面,轻松安装和使用Applio。支持多平台操作和30多种语言,适用于各种商业用途,确保广泛的应用场景和良好的用户体验。
LWM - 百万级上下文多模态AI模型突破性成果
GithubLarge World ModelRingAttention多模态模型开源项目视频处理长文本理解
Large World Model (LWM)是一种创新的多模态AI模型,具备百万级上下文处理能力。LWM通过分析大规模视频和文本数据,实现了语言、图像和视频的综合理解与生成。该项目开源了多个模型版本,支持处理超长文本和视频,在复杂检索和长视频理解等任务中表现出色,为AI技术发展提供了新的可能性。
Diff-HierVC - 分层扩散模型实现高质量零样本语音转换
Diff-HierVCGithub开源项目扩散模型语音转换零样本说话人适应音高生成
Diff-HierVC是一种分层语音转换系统,采用DiffPitch和DiffVoice两个扩散模型。DiffPitch生成目标音高,DiffVoice转换语音风格。系统还使用源滤波器编码器和掩蔽先验技术,提高语音风格迁移和说话人适应能力。在零样本语音转换中,Diff-HierVC实现0.83%字错率和3.29%等错率,展现出色的音高生成和语音风格迁移性能。
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)。
StableTTS - 轻量级流匹配和DiT驱动的新一代TTS模型
GithubStableTTSTTS模型人工智能开源项目语音合成
StableTTS是一款开源的轻量级中英文语音合成模型,参数量仅为1000万。该项目创新性地结合了流匹配和扩散卷积Transformer技术,灵感源自Stable Diffusion 3。StableTTS提供预训练模型,支持推理、微调和WebUI应用。其独特的模型架构包含扩散卷积Transformer块和流匹配解码器,旨在提升语音合成质量。项目还提供了便捷的训练和推理工具,以及Hugging Face在线演示平台。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法
GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型
LVM是一种创新视觉预训练模型,将多种视觉数据转化为视觉句子,并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法,无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示,LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU,为大规模视觉模型学习提供新方法。
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