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dataspeech

简化语音数据集标注与处理的实用工具

Data-Speech数据标注语音数据集音频转换语音AIGithub开源项目

Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库，支持音频转换和注释，有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法，使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集，并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。

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介绍相关项目
ChatTTS - 高质量中英文对话场景文本转语音模型
AI工具ChatTTS多语言支持对话场景开源模型语音合成
ChatTTS是专注于对话场景的语音生成模型，支持中英双语。经过约10万小时的数据训练，该模型能生成高质量、自然的语音，适用于大型语言模型助手的对话任务和会话式音视频制作。项目团队计划开源基础模型，推动相关研究发展。ChatTTS具有多语言支持和易用性，为开发者和研究人员提供了便捷的文本转语音解决方案。
SpeakNotes - AI语音转文字和自动摘要工具
AI工具SpeakNotes免费工具新建语音备忘录语音备忘录隐私政策
SpeakNotes是一款AI驱动的语音处理工具，专注于语音转文字和AI摘要功能。它可将语音笔记、会议内容和视频音频快速转录为文字，并自动生成摘要。这款智能语音备忘录应用简化了语音信息的处理流程，显著提高了信息记录和整理效率，特别适合需要快速提取关键信息的商务人士、学生和研究人员。通过智能化处理语音数据，SpeakNotes帮助用户更轻松地获取重要信息，有效提升工作和学习效率。无论是日常备忘还是重要会议记录，SpeakNotes都是您的理想语音助手。
voice-activity-detection - 基于pyannote.audio的开源语音活动检测模型
GithubHuggingfacepyannote声音分割开源项目模型语音活动检测说话人分类音频处理
该项目提供基于pyannote.audio 2.1的开源语音活动检测模型，可精确识别音频中的语音片段。支持AMI、DIHARD和VoxConverse等数据集，适用于多种应用场景。用户通过简单的Python代码即可调用预训练模型，实现高效的语音检测。这一工具为语音分析和处理提供了可靠基础，适用于学术研究及商业应用。
speecht5_tts - 基于统一模态预训练的高效语音合成模型
GithubHuggingfaceSpeechT5开源项目文本转语音模型语音合成语音处理预训练模型
SpeechT5是一个基于统一模态预训练框架的语音合成模型。它通过大规模未标记语音和文本数据学习统一表示，提升了语音和文本的建模能力。该模型在语音识别、合成、翻译等多项任务中表现优异。研究者可使用Hugging Face Transformers库轻松实现文本到语音转换，或针对特定需求进行模型微调。SpeechT5为语音处理领域提供了强大而灵活的解决方案。
RealtimeTTS - 实时低延迟高质量文本转语音库
GithubRealtimeTTS低延迟多引擎支持多语言支持开源项目高质量音频
RealtimeTTS是一款低延迟、高质量的实时文本转语音库。支持OpenAI、Elevenlabs、Azure、Coqui、gTTS和系统TTS引擎，兼容多语言，适用于专业和关键场景。新增灵活定制安装选项，用户可以选择所需功能模块。通过回退机制确保持续运行，完美兼容大语言模型，实现即时文本流转换和清晰自然的语音输出。
TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统
GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成
TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统，提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据，仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块，将输入序列转换为梅尔对数谱图，以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术，实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。
alltalk_tts - 开源多功能语音合成框架
APIAllTalkGithubTTS开源项目文本生成语音合成
AllTalk TTS是一个开源的语音合成框架,支持本地和自定义模型,提供API接口和第三方集成。它具备模型微调、批量生成、低显存模式等功能,可独立运行或与多种AI平台集成。该项目提供便捷安装工具、详细文档和清晰控制台输出,适用于多样化的语音合成应用场景。
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。
huggingsound - 基于HuggingFace的语音处理开源工具库
GithubHuggingFaceHuggingSound开源项目模型训练自然语言处理语音识别
HuggingSound是基于HuggingFace工具开发的语音处理工具库。该项目为语音识别、模型微调和评估提供了简洁的接口。适用于Python 3.8+环境，支持pip安装。HuggingSound能够利用预训练CTC模型进行推理，并通过语言模型增强识别准确度。此外，它还包含模型评估和微调功能，便于研究人员根据特定数据集优化模型表现。
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