ears_dataset

全频带语音资源推动语音处理技术进步

EARS Dataset 语音数据集语音增强去混响高质量录音 Github 开源项目

EARS数据集提供100小时48kHz全频带语音数据，涵盖107位不同背景发言人。数据包括无回声室录音、全动态范围语音和多种情绪朗读样本。此外，还附有说话人统计和文本转录，为语音增强和去混响研究提供全面资源。

speech-dataset-generator - 多语言语音数据集生成与处理工具

GithubSpeech Dataset Generator多语言支持开源项目数据集生成语音识别音频处理

speech-dataset-generator是一款开源的多语言语音数据集处理工具。它支持从多种来源获取音频，包括YouTube、LibriVox和TED Talks等。该工具提供音频转录、质量增强、静音移除、性别识别、多说话者检测等功能，还能计算语速指标。通过集成多种音频增强器，speech-dataset-generator为文本转语音和语音转文本模型的训练提供了全面的数据准备解决方案。

data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架

Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型

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。

speech_course - 全面语音处理技术课程，从信号处理到人工智能应用

GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别

这门课程全面涵盖语音处理技术，从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等，并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式，辅以详细的幻灯片和视频资料，旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。

awesome-russian-speech - 全面汇总俄语语音技术资源与开发工具

Github俄语开源项目语音合成语音技术语音模型语音识别

项目整理了俄语语音技术的全面资源，包括识别、合成和转换等领域的数据集、模型和开发工具。内容覆盖从预处理到后处理的各个环节，如重音标注和标点恢复。此外还收录了相关词典、语言学资源和行业历史，为俄语语音技术的研究与开发提供了宝贵参考。

metricgan-plus-voicebank - 基于MetricGAN+的开源语音增强模型实现PESQ 3.15分及STOI 93.0分

GithubHuggingfaceMetricGANPyTorchSpeechBrainVoicebank开源项目模型语音增强

MetricGAN+是一个基于SpeechBrain框架开发的语音增强模型，在Voicebank-DEMAND数据集测试中达到PESQ 3.15分和STOI 93.0分。模型支持16kHz采样率音频处理，提供Python接口实现音频降噪和质量优化。项目开源，可用于语音处理和音频增强等应用场景。

3D-Speaker - 开源多模态说话人识别与验证工具包

3D-SpeakerGithubModelScope开源工具包开源项目说话人验证预训练模型

3D-Speaker是一个开源的单模态和多模态说话人验证、识别和分离工具包。它提供ERes2Net、CAM++等预训练模型，适用于多种说话人相关任务。该项目发布的大规模语音数据集3D-Speaker有助于语音表示解耦研究。3D-Speaker支持有监督和自监督训练，以及语言识别等多种实验设置，为研究人员提供全面的说话人技术解决方案。

ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具

ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分

ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发，专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分，评估包括长句、多句和单句的稳定性，以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释，为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。

versatile_audio_super_resolution - 开源音频超分辨率工具适用多种类型和采样率

AudioSRGithub开源项目深度学习音频处理音频超分辨率

AudioSR是一个开源的音频超分辨率项目，旨在提高各类音频的质量。它可处理音乐、语音和环境声等多种音频类型，支持所有采样率。该工具提供Gradio演示界面和命令行操作，方便用户使用和批量处理音频。项目在GitHub上持续更新，为音频处理技术提供了新的解决方案。

reverb-asr - 基于大规模人工标注数据的开源语音识别模型

GithubHuggingfaceReverb ASR人工智能开源项目模型自动语音转录语音处理语音识别

这是一个基于20万小时人工标注语音数据训练的开源语音识别系统。采用CTC/attention联合架构，同时支持CPU和GPU部署。系统的特色在于通过verbatimicity参数实现对转录详细程度的精确控制，可输出从简洁到完整逐字的多种转录风格。支持attention、CTC等多种解码方式，适合不同应用场景。

sound_dataset_tools2 - 多功能语音数据集制作工具

GUI界面GithubVITSsound_dataset_tools2开源项目语音数据集音频处理

sound_dataset_tools2是一款语音数据集制作工具。它具有GUI界面，支持音频+字幕和纯音频自动切割两种数据导入方式。该工具优化音频切割效果，减少断音问题，可导出符合VITS等项目要求的数据集格式。它还包含语音评测功能，有助于从大量数据中筛选出高质量数据集。此工具适用于需要创建语音数据集的研究人员和爱好者。

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