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CTCWordBeamSearch

CTC解码器提升文本和语音识别的性能

CTC Word Beam Search是一种基于词典和语言模型的连接时序分类(CTC)解码器,支持Python 3.11和3.12版本。项目提供详细的安装和使用指南,并通过示例代码展示其在文本识别模型中的应用。算法具有四大特点:使用词典约束词语、允许词间出现任意非词字符、可选用词级语言模型(LM)以及比token传递算法更快。文档中提供了主要参数的说明和更多的技术细节及使用案例,适用于手写文本识别和自动语音识别。

tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型,是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集,运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换,适用于学术研究与商业应用。
stt_en_conformer_ctc_large - 高级自动语音识别的Conformer-CTC模型及其与NVIDIA Riva的兼容性
Conformer-CTCGithubHuggingfaceNVIDIA RivaNeMo工具包开源项目模型自动语音转录语音识别
stt_en_conformer_ctc_large是一个非自回归的Conformer-CTC模型,通过NeMo工具包和多样的训练数据集,提高了语音识别的准确性和效率。模型可以识别多种英文语音样本,并与NVIDIA Riva兼容,支持生产级部署。该模型含有1.2亿个参数,处理16kHz单声道音频输入,并输出转录文本。适合用于推理和新数据集上的微调。结合外部语言模型,在多项测试中实现了低WER,适用于实时语音识别。
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。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
tr - 高效的离线OCR文本识别与文档理解SDK
CRNNGithubOCRTransformertr多模态大模型开源项目
tr是一款离线OCR文本识别SDK,核心采用C++开发并提供Python接口,支持多行文本识别和多模态大模型集成。tr结合CRNN与TransformerEncoder,提供高效且资源占用低的OCR解决方案,适用于如弯曲文本和图表等复杂场景。最新版本优化了C++接口、支持Python2、多线程功能,并去除了对opencv-python和Pillow的依赖。提供简洁的下载与安装指引,及详细的示例代码便于快速部署和测试。
subword-nmt - 神经机器翻译子词分割预处理工具
BPEGithub分词开源项目机器翻译神经网络自然语言处理
subword-nmt是一个文本子词分割预处理工具,主要应用于神经机器翻译领域。它实现了字节对编码(BPE)等算法,具备多语言联合学习、词汇过滤和BPE dropout等功能。该工具支持pip安装,提供命令行接口,适用于各类NMT任务,可有效处理罕见词。
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。
tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例
DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别
使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别,最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学,开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech,这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展,如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。
prompt-lookup-decoding - 提升输入相关任务解码效率的创新技术
GithubLLMPrompt Lookup Decoding开源项目性能优化推测解码自回归解码
Prompt-lookup-decoding是一种创新解码技术,利用输入提示中的字符串匹配生成候选令牌序列,替代了传统投机解码中的草稿模型。该方法在输入相关任务中显著提升处理速度,同时保持输出质量。无需模型修改或额外数据存储,适用于各类解码器模型及解码策略。特别适合摘要、文档问答和多轮对话等存在高度n-gram重叠的任务,能有效提高处理效率。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道,提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点,并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度,为用户提供高效的语音识别解决方案。
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