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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。

resemble-enhance - 语音增强工具提升音质消除噪音

AI工具GithubResemble Enhance开源项目语音增强降噪音频处理

Resemble Enhance是一款开源的AI语音增强工具，通过去噪和增强提高语音质量。它包含去噪器和增强器两个模块，使用44.1kHz高质量语音数据训练。该工具支持命令行操作和Web演示，可轻松安装使用。此外，还提供了训练自定义模型的功能，适用于有特定需求的用户。

dla - 深度学习音频处理综合课程

Deep Learning for AudioGithubHSE声源分离开源项目语音生成语音识别

此课程详细介绍了音频深度学习的各个方面，包括数字信号处理、语音识别、源分离、文本转语音、语音转换、语音生物识别及音频生成扩散模型。每周更新课程材料，涵盖从理论讲解到实操的全面学习。提供全面的作业和丰富的学习资源，适合深入了解音频处理技术的人士。

seed-tts-eval - 零样本语音生成评估数据集与度量工具

AI安全GithubTTS开源项目测试集评估指标语音合成

seed-tts-eval是一个开源项目，提供评估零样本语音生成能力的客观测试集。该测试集包含英语和中文公开语料库样本，并配备计算词错误率和说话人相似度的脚本。这套工具主要用于评估语音合成模型在跨语言和零样本场景下的性能。项目采用Common Voice和DiDiSpeech-2数据集，包含3000个测试样本。评估指标包括使用Whisper和Paraformer模型的词错误率，以及基于WavLM的说话人相似度。这些工具有助于客观评估语音合成技术的进展。

awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总

Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成

本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。

speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术

Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成

该项目开发了一种新型语音重合成方法，采用自监督学习的离散表示技术，分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成，在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外，该技术还可应用于超轻量级语音编解码，以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程，兼容多种数据集和自监督学习方法。

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。

NISQA - 多维度语音质量评估和自然度预测深度学习工具

GithubNISQA开源项目自然语言合成训练语音样本语音质量预测

NISQA是一个先进的深度学习工具，专注于多维度语音质量评估，包括噪声、色彩度、断续和响度等特质。最新版本NISQA v2.0增强了预测精度，并支持模型训练与微调。NISQA-TTS专为评估文本到语音系统生成语音的自然度而设计。项目库含14,000多个语音样本，适用于广泛的训练和评估任务。

easyportrait - 人像分割和面部解析大规模数据集

EasyPortraitGithub人像分割人工智能开源项目数据集面部解析

EasyPortrait是一个包含40,000张高质量标注RGB图像的数据集，用于人像分割和面部解析研究。数据集提供9个类别的标注，涵盖背景、人物、皮肤、眉毛、眼睛等。它可应用于视频会议背景移除、面部美化等多个场景。数据集基于用户ID划分训练、验证和测试集，并提供多个基线模型的预训练权重，为计算机视觉研究提供了有价值的资源。

FunASR - 综合性开源语音识别与处理工具集

FunASRGithub多任务开源项目模型部署语音识别预训练模型

FunASR是一个全面的开源语音处理工具集，融合了学术研究和工业应用。它不仅支持语音识别模型的训练和微调，还提供了语音活动检测、标点恢复等多种功能。该项目提供大量预训练模型，便于快速构建高效准确的语音识别服务。FunASR以其广泛的功能、高性能和易部署特性，为语音识别技术的研究和应用提供了强大支持。

dac_16khz - 描述开源模型的功能与可能应用

GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型模型卡环境影响训练数据

本文提供有关此开源模型的详细信息，涵盖应用场景、技术规格以及偏见和风险评估。页面尚在完善，初步介绍模型说明、训练详情及环境影响。评估和结果部分指引用户查阅更多资源。

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