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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。

mandarin-tts - 模块化的中文文本到语音合成框架
AI绘图Githubgithubmandarin-ttsvocoder开源项目语音合成
mandarin-tts是一个模块化的中文文本到语音合成框架,适用于加速科研和产品开发。它的主要特点包括模块化配置、多样的声码器支持以及丰富的嵌入选项,如说话人、韵律和文本嵌入。此外,该框架还支持预测语音的持续时间、音调和能量变化,通过开源合作进一步拓展其功能。框架提供多数据集的音频样本和预训练模型,方便用户使用和进一步开发。此外通过正确使用专有名词,如YAML配置文件,并加入客观描述,提供高效的开发工具给研究人员和开发者。
wav2letter - 端到端语音识别解决方案
ASRFlashlightGithubwav2letter++卷积神经网络开源项目语音识别
wav2letter++现已整合到Flashlight中,专注于端到端和在线语音识别的研究。该项目提供多种预训练模型和数据准备指南,适用于有监督和半监督学习。通过Flashlight的ASR应用实现所有功能,确保高效、准确的语音识别。
KIVI - 高效2比特KV缓存量化算法提升大型语言模型性能
GithubKIVIKV缓存量化LLM内存优化开源项目推理加速
KIVI是一种创新的2比特KV缓存量化算法,无需模型微调即可优化大型语言模型的内存使用。该算法对键缓存按通道、值缓存按令牌进行量化,适用于Llama-2、Falcon和Mistral等模型。KIVI在保持模型质量的同时,将峰值内存使用降低2.6倍,批处理大小提升4倍,推理吞吐量增加2.35至3.47倍。其硬件友好设计有效缓解了大型语言模型推理中的速度和内存瓶颈问题。
llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架
CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目
llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架,通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练,提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能,适用于教育和实际应用。此外,llm.c支持多种硬件平台,并有多个编程语言的移植版本。
FasterTransformer4CodeFuse - 优化的CodeFuse模型推理引擎 高性能支持
CodeFuseFasterTransformerGithub开源项目性能优化模型推理量化
FasterTransformer4CodeFuse是一个针对蚂蚁集团CodeFuse模型的优化推理引擎。它实现了Int8量化、流式输出和快速模型加载,同时改进了提示词处理并提供Python API。项目还支持多GPU tensor并行推理,并提供了详细的性能数据。相比原始FasterTransformer,该项目更适合需要高效推理CodeFuse模型的开发者和研究人员,能够显著提升性能和使用体验。对于寻求高效CodeFuse模型部署方案的团队,这是一个值得考虑的开源选择。
faster-whisper-medium.en - 优化版Whisper语音识别模型集成CTranslate2框架
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
faster-whisper-medium.en是OpenAI Whisper-medium.en模型的CTranslate2移植版本,专注于英语音频转文本处理。通过CTranslate2框架优化,支持FP16计算类型,提供Python接口实现音频转录功能,输出包含时间戳的文本片段。项目采用MIT许可证开源,主要面向需要语音识别功能的开发场景。
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。
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。
faster-whisper-small - 多语言语音识别的高效CTranslate2模型转换
CTranslate2GithubHuggingfaceOpenAIWhisper small开源项目模型模型转换音频识别
faster-whisper-small项目将openai的whisper-small模型转换为CTranslate2格式,支持多语言自动语音识别,采纳FP16精度以优化性能。此模型可用于CTranslate2基础项目,如faster-whisper,为开发者提供高效的语音转录方案。
faster-whisper - 基于CTranslate2对OpenAI的Whisper模型的重新实现
CTranslate2GithubOpenAI Whisper模型faster-whisper开源项目性能比较热门音频转录
faster-whisper是对OpenAI的Whisper模型的重新实现,基于CTranslate2,这是一个针对Transformer模型的高速推理引擎。该实现在保持相同准确率的前提下,速度比openai/whisper快4倍,内存使用也更少。另外,通过在CPU和GPU上使用8位量化,可以进一步提高效率。该项目适用于需要快速、高效语音转写的场景,特别是处理大量语音数据时的实时应用。
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