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wav2vec2-large-xlsr-53-hungarian

基于XLSR-53微调的匈牙利语语音识别模型

该模型基于wav2vec2-large-xlsr-53在匈牙利语语音数据上微调而来,在Common Voice测试集上实现31.40%的词错误率和6.20%的字符错误率,性能优于同类模型。支持16kHz采样率的语音输入,无需额外语言模型即可使用。开发者可通过HuggingSound库或自定义脚本轻松集成该模型,实现匈牙利语语音识别功能。

ultravox - 实现实时语音交互的多模态大语言模型
GithubLlama 3Ultravox多模态LLM实时语音开源项目语音识别
Ultravox 是一个创新的多模态大语言模型,能直接理解文本和语音,无需单独的语音识别步骤。基于 Llama 3 模型,它通过多模态投影器将音频转换为高维空间。Ultravox 的首字响应时间约为 200 毫秒,每秒可生成约 100 个 token,有效支持实时语音交互。目前支持音频输入和文本输出,未来计划增加语音输出功能。
Applio - 基于VITS的高效语音转换
ApplioContentVecGithubRVCTTS模型开源项目语音转换
Applio项目提供高效、优质的语音转换解决方案。基于增强版RVC模型,Applio采用先进的语音处理技术,实现卓越的语音转换效果。用户可通过详细文档、丰富插件和友好界面,轻松安装和使用Applio。支持多平台操作和30多种语言,适用于各种商业用途,确保广泛的应用场景和良好的用户体验。
VITS-fast-fine-tuning - 个性化多语言语音合成与转换工具
GithubVITS声音转换多语言开源项目文本转语音语音克隆
VITS-fast-fine-tuning是一个开源的语音合成项目,旨在快速实现个性化的多语言文本转语音和声音转换功能。该工具支持中英日三语合成,允许用户添加自定义声音,并实现角色间的声音转换。项目提供本地训练和Google Colab两种方式,适应不同用户需求。此外,它能从多种音频源(如短音频、长音频、视频和B站链接)克隆声音,为用户提供灵活的声音定制选项。VITS-fast-fine-tuning的微调过程通常只需1小时左右,大大提高了个性化语音模型的开发效率。
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。
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。
PL-BERT - 通过PL-BERT实现更自然的语音合成
GithubPL-BERT图标预测开源项目文本转语音自然语言模型语音合成
PL-BERT,一种创新的音素级预训练语言模型,通过预测掩码音素对应的字形,有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估,其合成语音质量在面对非模型文本时,较传统方法有明显提高,推动了语音合成技术的进步。
CosyVoice - 提升智能语音体验的创新技术和多语言支持
CosyVoiceGithub在线演示多语言支持开源项目语音模型跨语言推理
CosyVoice是一个先进的多语言语音生成技术,致力于提升语音交互的流畅性和实时反馈。该项目支持广泛的语言,提供灵活的下载和安装选项,包括跨语言和指令式语音合成,满足不同用户需求。通过预训练模型和定制选项,用户可以实现从简短语句到完整语音输出的自然转换,优化整体交互体验。
BigVGAN - 大规模训练的通用神经网络声码器
BigVGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成音频处理
BigVGAN是一个通过大规模训练实现的通用神经网络声码器。它可高质量合成多语言语音、环境声音和乐器声音等多种音频。项目提供多个预训练模型,支持44kHz采样率和512倍上采样比率。BigVGAN集成自定义CUDA内核,在单个A100 GPU上推理速度提升1.5-3倍。
vits2 - 单阶段文本转语音系统的效率与质量提升
GithubSK TelecomVITS2单阶段模型开源项目文本到语音自然语言处理
VITS2项目融合了对抗学习与结构设计,在单阶段文本转语音技术上实现了显著的质量与效率提升。此模型通过结构和训练机制的优化,增强了语音的自然感和多讲者语音特征的匹配度,并提高了训练及推理速度。VITS2的创新技术显著降低了对音素转换的依赖,支持了完整的端到端处理。
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