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wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h

多领域预训练的大规模语音识别模型

wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h是一个基于Wav2Vec2架构的大规模语音识别模型。该模型在多个领域的音频数据集上进行了预训练,包括Libri-Light、CommonVoice、Switchboard和Fisher,涵盖了有声读物、众包语音和电话交谈等多种音频类型。随后,模型在960小时的Librispeech数据集上进行了微调。这种多领域预训练和目标域微调的方法显著提高了模型在跨领域语音识别任务中的性能。模型支持16kHz采样率的语音输入,适用于需要处理多样化音频数据的应用场景。

BigVGAN - 大规模训练的通用神经网络声码器
BigVGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成音频处理
BigVGAN是一个通过大规模训练实现的通用神经网络声码器。它可高质量合成多语言语音、环境声音和乐器声音等多种音频。项目提供多个预训练模型,支持44kHz采样率和512倍上采样比率。BigVGAN集成自定义CUDA内核,在单个A100 GPU上推理速度提升1.5-3倍。
WaveRNN - 高效神经音频合成技术
GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成
WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术,并包含Tacotron训练支持, 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放,并附有详细使用指南与多样化的自定义功能,以便进行高质量的文本到语音转换。
wav2letter - 端到端语音识别解决方案
ASRFlashlightGithubwav2letter++卷积神经网络开源项目语音识别
wav2letter++现已整合到Flashlight中,专注于端到端和在线语音识别的研究。该项目提供多种预训练模型和数据准备指南,适用于有监督和半监督学习。通过Flashlight的ASR应用实现所有功能,确保高效、准确的语音识别。
LLM-Codec - 跨模态音频处理新方案:LLM驱动音频编解码模型
GithubLLM-CodecUniAudio 1.5大语言模型开源项目跨模态学习音频处理
LLM-Codec是一种创新音频编解码模型,将音频转换为文本空间,实现跨模态学习。基于LLM-Codec的UniAudio 1.5能通过少量示例执行多种音频任务,包括语音情感分类、音频分类和语音增强。该开源项目为少样本音频任务学习和多模态LLM研究开辟了新途径。
vits2 - 单阶段文本转语音系统的效率与质量提升
GithubSK TelecomVITS2单阶段模型开源项目文本到语音自然语言处理
VITS2项目融合了对抗学习与结构设计,在单阶段文本转语音技术上实现了显著的质量与效率提升。此模型通过结构和训练机制的优化,增强了语音的自然感和多讲者语音特征的匹配度,并提高了训练及推理速度。VITS2的创新技术显著降低了对音素转换的依赖,支持了完整的端到端处理。
USLM - 语音信息分层建模与零样本文本转语音的统一框架
GithubLibriTTSSpeechTokenizerUSLM开源项目语音语言模型零样本TTS
USLM是基于SpeechTokenizer构建的统一语音语言模型,结合自回归和非自回归模型实现语音信息的分层建模。该开源项目提供完整的安装指南、预训练模型和零样本文本转语音推理流程。USLM在LibriTTS数据集上训练,展示了语音内容和副语言信息建模的能力,为语音处理研究提供新思路。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
Chinese-FastSpeech2 - FastSpeech2模型的中文升级
BertProsodyFastSpeech2GithubHifiGAN中文语音合成开源项目韵律模型
Chinese-FastSpeech2项目基于FastSpeech2模型和标贝女声数据改进,引入韵律表征和预测模块增强中文发音的生动度及节奏感。项目提供完整的模型训练、预处理代码,支持交互式与API两种预测方式,并不断更新来优化语音合成服务的自然性。
GigaSpeech - 多领域英语语音识别数据集提供10,000小时转录音频
GigaSpeechGithub开源项目数据集深度学习语音识别音频处理
GigaSpeech是一个开源的多领域英语语音识别数据集,包含33,000多小时音频数据,其中10,000小时有高质量人工转录。数据来源包括有声书、播客和YouTube等,并提供多个规模的训练和评估子集。项目提供多种语音识别工具包的数据准备脚本,由志愿者维护并欢迎社区贡献,旨在促进语音技术的研究和应用。
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