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StreamSpeech

在线和实时翻译模型

StreamSpeech通过一个整合的模型,在线和实时翻译中展现行业领先水平,支持多达8种包括语音识别和语音转换任务。提供Web GUI演示,允许用户在浏览器中直接体验。探索StreamSpeech的功能和实例。

faster-whisper-large-v1 - CTranslate2模型转换助力高效语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper large-v1开源开源项目模型模型转换自动语音识别
项目展示如何将openai/whisper-large模型转换为高效的CTranslate2格式,支持多语种语音转录,适合高精度及快速处理场景。
Transcri - AI多语言音频转文字和字幕生成工具
AI工具协作平台在线编辑器多语言支持字幕生成音频转录
Transcri提供AI驱动的在线音频转文字和字幕生成服务。支持50多种语言的自动转录,可将音频视频快速转换为文本并生成多格式字幕。平台功能包括免费服务、隐私保护、AI校正、多语言翻译、多格式导出和在线编辑。适用于个人和团队的全面音频文字转换解决方案。
Stage-Whisper - 跨平台免费开源音频转录工具
GithubStage-WhisperWhisper应用程序开源开源项目音频转录
Stage Whisper是一款免费开源的音频转录应用,基于OpenAI的Whisper模型,提供精确的音频文件转录。它拥有直观的图形界面,用户可以轻松存储和编辑转录内容。该项目旨在让非技术用户也能方便地使用Whisper的强大功能。适用于MacOS、Windows和Linux多平台,目前正进行重大改进,测试版即将发布。
Speak - 多功能AI语音识别和数据分析工具
AI工具Speak人工智能分析翻译转录
Speak是一款集成音视频转文字、多语言翻译和深度数据分析功能的AI工具。该平台支持100多种语言的自动转录,并提供关键词提取、主题分析和情感识别等功能。其特色包括AI会议助手、定性研究分析和网页抓取工具,有助于从非结构化数据中获取洞察。Speak还具备AI对话功能,方便用户与数据交互。这一综合解决方案适用于市场研究、学术研究和数字营销等多个领域。
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。
FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音
FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音
FastSpeech 2,面向精准快速的文本到语音转换,基于PyTorch与Espnet技术,配备Nvidia与MelGAN工具,极致优化语音生成效果,适合各类开发者利用和研究。
streamlit-webrtc - Streamlit实时视频音频处理与传输组件
GithubStreamlit组件WebRTCstreamlit-webrtc实时视频处理开源项目音频流处理
streamlit-webrtc是一个为Streamlit设计的实时视频音频处理组件。它支持对象检测、OpenCV滤镜、视频流传输和音频处理等功能。通过简单的代码即可实现视频聊天应用。该组件提供回调机制,方便自定义处理逻辑。支持远程部署,配置HTTPS和STUN/TURN服务器,确保在不同网络环境中稳定运行。适用于快速开发基于Web的实时视频音频处理应用。
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。
Whisper-Finetune - 微调与加速Whisper模型
GithubOpenAIWhisper加速推理开源项目微调语音识别
本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型,并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练,并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型,支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明,以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表,方便用户快速上手。
CoMoSpeech - 一步实现高质量语音和歌声合成的一致性模型
CoMoSpeechGithub一步采样一致性模型开源项目快速推理语音合成
CoMoSpeech是一种创新的语音合成方法,通过单步扩散采样实现高质量语音生成。该模型从扩散教师模型中提炼一致性模型,在保持音频质量的同时显著提高推理速度。在文本转语音和歌声合成任务中,CoMoSpeech展现出优异性能,推理速度超过实时150倍,大幅提升了基于扩散采样的语音合成的实用性。
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