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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。

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。

dasp-pytorch - 基于PyTorch的可微分音频信号处理器库

GithubPyTorch信号处理开源项目深度学习神经网络音频处理

dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能，可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理，有助于加速训练和优化性能。作为开源项目，dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。

LibriTTS-P - 为语音合成和风格分析提供丰富注释的语料库

GithubLibriTTS-P开源项目语音合成语音控制语音数据集说话风格

LibriTTS-P是一个基于LibriTTS-R的语音语料库，为文本转语音和风格描述任务提供语音风格和说话者特征提示。该语料库结合人工和合成标注方法，为LibriTTS-R的所有说话者提供多样化的提示注释。研究表明，使用LibriTTS-P训练的TTS模型在自然度方面表现更佳，在风格描述任务中的准确词数是传统数据集的2.5倍。这一资源可能会促进语音合成和风格分析领域的研究进展。

MAD - 大规模电影音频数据集用于视频语言定位研究

CVPRGithubMAD数据集开源项目电影音频描述视频语言定位计算机视觉

MAD是一个用于视频语言定位研究的大规模数据集，源自电影音频描述。它包含384K个句子，涵盖650部电影的1.2K小时视频内容。数据集横跨22个电影类型和90年电影史，提供多样化的动作、场景和语言素材。MAD的独特之处在于其长形式定位设置，具有庞大的语言词汇量，对准确性和效率提出了挑战。这一资源为研究人员开拓了视频语言理解的新领域。

EchoMimic - 音频驱动的逼真人像动画系统支持关键点编辑

AI模型EchoMimicGithub关键点条件开源项目肖像动画音频驱动

EchoMimic是一个音频驱动的人像动画系统，通过编辑关键点来控制动画效果。系统支持英语和中文音频输入，可生成自然的口型、表情和头部动作。项目开源了推理代码和预训练模型，可用于生成高质量的说话头视频，适用于虚拟主播等应用场景。

audEERING - 解析人类语音表达的智能语音分析平台

AI工具audEERING人工智能语音AI语音分析语音技术

audEERING专注于开发智能语音分析技术。其先进的语音AI系统能够理解和回应人类的声音表达，通过每秒分析16,000个声学数据点来捕捉语音的复杂性。这项技术在市场研究、汽车、机器人和医疗保健等多个领域得到广泛应用，为人机交互带来新的可能。audEERING致力于创造一个技术能够准确解读人类语音表达的未来。

whisper-diarization - 基于OpenAI Whisper的音频转录和说话人分离工具

GithubOpenAI WhisperSpeaker Diarization开源项目语音识别说话人分类音频处理

whisper-diarization项目整合了OpenAI Whisper的语音识别技术和先进的说话人分离方法。该工具首先进行人声提取，然后利用Whisper生成转录文本，并通过WhisperX优化时间戳。结合MarbleNet和TitaNet等技术，它能够准确识别多个说话人，最终输出包含说话人标识的精确转录结果。这一开源解决方案特别适合需要处理多人对话音频的场景，为音频转录和分析提供了强大支持。

speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统

Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别

speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。

audioseal - 创新语音水印技术提升音频安全性能

AI模型AudioSealGithub开源项目语音水印音频处理

AudioSeal是一种创新的语音水印技术，在音频中嵌入难以察觉的水印，并能快速准确地检测。该技术具有出色的抗篡改能力，可在编辑后的长音频中识别水印片段。AudioSeal实现了高精度的样本级检测，同时保持音质，适用于大规模和实时应用场景。其检测速度比现有方法快近百倍，为音频安全和版权保护提供了强有力的工具。

RealtimeSTT_LLM_TTS - 整合语音识别与AI对话的开源项目

GPU支持GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音转文字

该项目集成语音识别、AI对话和语音合成,支持GPU加速以实现低延迟交互。具备语音检测、实时转录和唤醒词等功能,可用于开发语音助手和AI对话应用。Web界面支持个性化配置,适合快速构建语音交互系统。

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