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libriheavy

大规模语音识别数据集,50,000小时带标点和上下文

Libriheavy是基于Librilight的大规模标注语音数据集,总时长达50,000小时。该数据集包含标点、大小写和上下文信息,适用于多种语音任务研究。Libriheavy提供完整版和ASR训练专用版本,支持多种数据格式。此外,项目还提供基线模型和性能排行榜,展示了在不同规模子集上的识别效果。研究人员可以通过简单步骤获取并使用这一丰富的语音识别资源。

awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总
Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成
本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。
ears_dataset - 全频带语音资源推动语音处理技术进步
EARS DatasetGithub去混响开源项目语音增强语音数据集高质量录音
EARS数据集提供100小时48kHz全频带语音数据,涵盖107位不同背景发言人。数据包括无回声室录音、全动态范围语音和多种情绪朗读样本。此外,还附有说话人统计和文本转录,为语音增强和去混响研究提供全面资源。
hubert-large-ll60k - Facebook推出革新性语音表示学习模型
GithubHubertHuggingface开源项目模型自监督学习语音表示学习语音识别预训练模型
HuBERT是Facebook开发的自监督语音表示学习模型,专为语音识别、生成和压缩而设计。该模型采用离线聚类和BERT式预测损失,有效解决了语音学习中的多单元输入、无预训练词典和可变长度分段等问题。在LibriSpeech和Libri-light基准测试中,HuBERT展现出优异性能,特别是在challenging的dev-other和test-other子集上,相对词错误率(WER)分别降低了19%和13%。HuBERT的核心优势在于其依赖无监督聚类步骤的一致性,而非聚类标签的质量,为语音AI领域带来了新的研究方向。
audio-dataset - LAION音频数据集收集与处理开源计划
CLAPGithubLAIONwebdataset开源项目音频数据集
LAION发起的Audio Dataset Project致力于收集和处理大规模音频-文本对数据集。项目团队由Mila和UCSD的研究人员及全球贡献者组成,专注于数据收集、标准化处理和webdataset格式存储。该项目为CLAP等模型训练提供数据支持,并设有完善的贡献指南和进度跟踪系统,欢迎更多贡献者参与。
ai-audio-datasets - 提供多语言、多情感的语音、音乐和音效数据支持AI模型训练
AI Audio DatasetsAI model trainingAIGCGenerative AIGithub开源项目音频应用
AI Audio Datasets (AI-ADS) 🎵 提供多样化的语音、音乐和音效数据集,适用于生成式AI、AIGC、AI模型训练、智能音频工具开发及音频应用。该项目包含多种数据集,如AISHELL、阿拉伯语语音语料库、AudioMNIST等,覆盖多种语言和情感,适合多种语音识别和合成研究。用于训练多语种语音识别、语音转文字及语音情感转换等AI系统,提升AI音频技术的应用和开发水平。
awesome-russian-speech - 全面汇总俄语语音技术资源与开发工具
Github俄语开源项目语音合成语音技术语音模型语音识别
项目整理了俄语语音技术的全面资源,包括识别、合成和转换等领域的数据集、模型和开发工具。内容覆盖从预处理到后处理的各个环节,如重音标注和标点恢复。此外还收录了相关词典、语言学资源和行业历史,为俄语语音技术的研究与开发提供了宝贵参考。
TTS - 高性能文本到语音生成库,支持多语言
GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型
TTS库基于最新研究成果,提供高效的文本到语音生成技术,实现了训练便捷、速度快、质量高的最佳平衡。该库包括预训练模型和数据集质量评估工具,已被广泛应用于20多种语言的产品和研究项目。支持多说话人TTS、快速模型训练、多GPU训练,并兼容PyTorch、TensorFlow和TFLite等多种平台。
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。
Leaderboard - 多语言语音识别基准测试平台 促进ASR系统评估
Github基准测试开源项目数据集模型评估语音识别
SpeechColab ASR leaderboard是一个开源的语音识别基准平台,集成测试集、模型集和标准化评估流程。平台提供多样化测试数据,涵盖广泛ASR场景,支持商业API和开源模型评估。它简化了ASR系统的基准测试、复现和验证过程,方便研究人员和开发者比较不同系统性能。通过统一的评估标准,该平台有助于推动语音识别技术的持续进步。
chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型,wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现
GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型
chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本,均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异,尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南,可用于语音识别、语音合成等研究领域。
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