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k2

高性能自动微分FSA/FST算法库 支持语音识别

k2是一个高性能的有限状态自动机(FSA)和有限状态转换器(FST)算法库,旨在与PyTorch和TensorFlow等自动微分工具包无缝集成。该库主要应用于语音识别领域,支持交叉熵、CTC和MMI等多种训练目标的融合,并能优化多阶段解码系统。k2基于C++和CUDA实现,提供高效并行计算,并与PyTorch深度集成,为语音识别技术的进一步发展提供了灵活而强大的框架。

NATSpeech - 非自回归文本转语音 (NAR-TTS) 框架
DiffSpeechGithubNATSpeechPortaSpeechPyTorchText-to-Speech开源项目
NATSpeech框架是一款高效的非自回归文本至语音转换系统,特点为便捷的操作、可扩展性强,并采用精准的数据处理技术。框架包括PortaSpeech与DiffSinger两种高质量语音合成技术,适用于高端研究与商业应用,配备详尽的技术文档及安装指导。
aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台
AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目
AIKit是一个全方位平台,专为快速部署、构建和微调大型语言模型(LLM)而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口,无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署,简化了开发流程并确保供应链安全,适用于各种环境。
data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架
Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型
Data2Vec是一种开源模型,基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调,在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段,Data2Vec准确提取上下文信息,优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中,取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率(WER),体现了其在业内的竞争力。
caffe2 - 轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架
Caffe2GithubPyTorch开源项目模块化深度学习框架高性能
Caffe2是一个以表达力、速度和模块化为设计理念的轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架。欲了解更多信息,请访问caffe2.ai。
DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎
GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别
DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎,基于百度的Deep Speech研究,并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取,支持和贡献指南请参阅相应文件。
StyleTTS2 - 通过样式扩散与对抗训练实现的高质量的文本到语音合成模型
GithubStyleTTS 2大型语言模型对抗训练开源项目语音合成风格扩散
StyleTTS 2是一种创新的文本到语音模型,通过样式扩散和大规模语音语言模型的对抗训练,实现高质量的语音合成。该模型利用潜在随机变量生成最适合文本的语音风格,无需参考语音,提高了语音的自然度。StyleTTS 2在单说话人和多说话人数据集上的表现超越了现有模型,并在零样本说话人适应方面表现出色。
keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库
GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分
KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。
s2t-small-librispeech-asr - 小型LibriSpeech语音识别模型的高效自动化
GithubHuggingfaceLibriSpeechSpeech2Texts2t-small-librispeech-asr开源项目模型自动语音识别语音转换文本
s2t-small-librispeech-asr是一种小型端到端语音识别模型,使用LibriSpeech ASR语料库进行训练。该模型采用自回归的方式生成转录文本,并结合Pytorch及其工具如torchaudio和sentencepiece以提高准确性。在LibriSpeech“clean”和“other”测试集上的WER分别为4.3和9.0,可满足高性能语音识别应用的需求。
RealtimeSTT - 实时语音转文本库 适用于低延迟应用
GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音助手语音转文本
RealtimeSTT是一个为实时应用设计的语音转文本库。它集成了语音活动检测、实时转录和唤醒词激活等功能,适合开发语音助手和需要快速精确语音转文本的应用。该库采用WebRTCVAD和SileroVAD进行语音检测,Faster_Whisper执行转录,Porcupine或OpenWakeWord负责唤醒词检测,体现了当前语音识别技术的先进水平。
Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
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