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EmoV-DB

情感语音合成的多样化开源数据集

EmoV-DB是一个专为情感语音合成设计的开源数据集。它收录了四位说话人(两男两女)的录音,包括中性、困倦、愤怒、厌恶和愉悦五种情感风格。数据集基于CMU arctic文本,包含超过5000条录音样本,音频采用16位WAV格式。EmoV-DB还集成了强制对齐功能,可分离语音中的语言和非语言成分。这一资源旨在增强语音生成系统的情感表达控制,为相关研究提供重要支持。

bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型
F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型
bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示,其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台,该模型实现高效的情感文本分类,适用于社交媒体内容分析,特别是在Twitter环境中,为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。
mimic-recording-studio - 提升TTS音质的专业录音与数据训练工具
DockerGithubMimic Recording StudioMycroftText-to-Speech开源项目音频记录
Mimic Recording Studio是一个全面的软件解决方案,旨在提升Text-to-Speech(TTS)技术的音质。它支持多种语言的语料库开发,并通过先进的录音与数据处理技术,提高TTS语音模型的清晰度和标准化。该平台的用户友好录音系统和强大的后端处理功能,使其成为语音合成研究和开发的首选工具。
EmoLLM - 心理健康大模型
EmoLLMGithubInternLM2_5_7B_chatModelScopeOpenXLab开源项目心理健康
EmoLLM是一个心理健康大模型,旨在提升个体和群体的心理健康。通过微调InternLM、Qwen、Baichuan等多种LLM模型,实现认知、情感和行为分析。EmoLLM具备情感调节和评估功能,结合预防和干预措施,促进心理韧性。项目提供丰富的模型配置和开源资源,适用于日常使用及学术研究,提供全面的心理健康支持。
Motion-X - 丰富表现力的3D全身人体动作数据集
GithubMotion-XSMPL-X人体动作数据集多模态开源项目表情动作
Motion-X是一个大规模的3D全身人体动作数据集,包含15.6M个全身姿势和81.1K个动作片段的SMPL-X参数注释。数据集提供动作标签、文本标签及RGB视频、音频等多模态信息。Motion-X支持文本驱动的3D人体动作生成、全身网格恢复等多种任务。通过整合现有数据集并添加在线视频数据,Motion-X为人体动作研究提供了丰富的资源。
Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术
GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成
Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具,能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架(SV2TTS),并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员,支持多种数据集,提供预训练模型以简化使用和实验过程。
dataset - 摩洛哥方言Darija与英语双语开源数据集DODa
DODaDarijaGithub开源数据集开源项目摩洛哥方言自然语言处理
Darija Open Dataset (DODa)是一个专注于摩洛哥方言的开源项目,包含约15万条条目。该数据集提供语义和语法分类、多种拼写形式、词形变化以及大量翻译句子。DODa采用拉丁字母和阿拉伯字母,反映了Darija拼写的多样性,为自然语言处理应用提供了丰富资源。项目目标是成为Darija NLP的重要参考,并鼓励社区贡献。
ControlSpeech - 实现零样本语音克隆和风格控制的开源工具包
ControlSpeechGithub开源项目评估指标语言风格控制语音合成零样本说话人克隆
ControlSpeech是一个开源的语音合成项目,专注于实现零样本说话人克隆和语言风格控制。项目包含基线模型、VccmDataset数据集、评估指标和复现代码。通过解耦编解码器技术,ControlSpeech为研究人员和开发者提供了探索灵活语音合成的工具。该项目可应用于个性化语音助手、多语言配音等领域,为语音合成技术的研究和应用提供新的可能性。
GigaSpeech - 多领域英语语音识别数据集提供10,000小时转录音频
GigaSpeechGithub开源项目数据集深度学习语音识别音频处理
GigaSpeech是一个开源的多领域英语语音识别数据集,包含33,000多小时音频数据,其中10,000小时有高质量人工转录。数据来源包括有声书、播客和YouTube等,并提供多个规模的训练和评估子集。项目提供多种语音识别工具包的数据准备脚本,由志愿者维护并欢迎社区贡献,旨在促进语音技术的研究和应用。
torchMoji - 基于表情符号的情感分析深度学习模型
DeepMojiGithubTorchMoji开源项目情感分析深度学习自然语言处理
TorchMoji是PyTorch实现的DeepMoji模型,通过分析12亿条带表情符号的推文来理解语言表达情感的方式。该模型利用迁移学习在多个情感相关的文本建模任务中实现了优秀性能。项目包含预训练模型、数据处理工具和示例代码,方便研究者和开发者将情感分析应用于各种文本理解任务。TorchMoji模型可用于情感分类、情感强度预测和讽刺检测等任务,为自然语言处理研究和应用提供了有力工具。
Mangio-RVC-Fork - 开源语音转换框架 支持多种F0算法和快速训练
AIGithubRVC开源项目深度学习语音转换音频处理
Mangio-RVC-Fork是一个基于VITS的开源语音转换框架,具有top1检索功能。它提供CLI和Web界面,支持多种F0估计方法,包括混合F0算法。该工具可快速训练,使用少量数据也能获得良好效果。支持模型融合改变音色,以及UVR5模型分离人声和伴奏。项目持续开发中,计划添加更多功能优化用户体验。
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