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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。

audio-development-tools - 综合音频开发工具集 从机器学习到声音合成
Github开源项目机器学习深度学习音乐生成音频处理音频开发工具
Audio Development Tools提供了涵盖机器学习、音频生成、信号处理、声音合成等多个领域的综合性音频开发工具集。该项目汇集了丰富的资源和工具,可用于游戏音频、数字音频工作站、空间音频、音乐信息检索、语音识别等多种音频相关项目的开发和研究。
anime-offline-database - 多源动漫元数据综合开放数据集
GitHubGithubJSONanime-offline-database动画元数据开源项目数据集
该项目整合了MyAnimeList、AniDB等多个来源的动漫元数据,创建了一个开放的综合数据集。数据库包含34560个条目,每周更新。提供JSON和ZIP格式下载,内容涵盖动漫标题、类型、集数等信息。这个资源可用于动漫应用开发和数据研究。
libriheavy - 大规模语音识别数据集,50,000小时带标点和上下文
GithubLibriheavy上下文开源项目数据集标点符号语音识别
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。
AudioLCM - 基于潜在一致性模型的文本到音频生成系统
AudioLCMGithub开源实现开源项目文本生成音频潜在一致性模型高质量音频生成
AudioLCM是一个开源的文本到音频生成系统,基于潜在一致性模型。该项目提供完整实现代码和预训练模型,支持高效生成高质量音频内容。AudioLCM在ACM-MM'24会议被接受,并在GitHub和HuggingFace平台发布。研究人员可使用预训练模型进行推理,或按指南准备数据集训练自定义模型。项目还包含数据集处理、变分自编码器训练等功能。
MNBVC - MNBVC大规模中文语料集:覆盖多样类型数据支持开源社区
GithubMNBVChuggingface中文语料集开源社区开源项目数据清洗
MNBVC中文语料集由MOP里屋社区发起,目标是创建最大的中文互联网语料集,涵盖新闻、小说、论文等多种类型数据。当前数据量为34582GB,最终目标为40TB。MNBVC提供多种文件格式的数据,包括txt、json、jsonl和parquet,并配备一系列优化工具及爬虫代码协助数据处理。项目欢迎有技术背景的志愿者参与,提升数据清洗效率。访问Wiki了解更多信息。
AniTalker - 面部动画生成技术通过解耦身份和运动编码实现多样化表现
AI绘图AniTalkerGithub人脸动画开源项目深度学习语音驱动
AniTalker是一个面部动画生成项目,通过解耦身份和面部运动编码实现多样化的说话面部动画。该技术根据音频和图像生成说话头像,支持控制头部姿态、位置和缩放。项目提供多个预训练模型,包括基于Hubert和MFCC的音频特征提取,适用于不同场景。AniTalker为创作和研究提供了生成说话面部动画的工具。
Talkify - 多语言支持的高品质文字转语音库
API密钥GithubTalkify多语言支持开源项目文本转语音高品质声音
Talkify为多语言环境提供高品质的文字转语音服务。该库支持范围广泛的语言,包括中文和英文,便于开发者通过几个简单步骤集成至任何网站。具有全面的API支持和控制界面,每月初次1000次请求免费。立即注册以体验先进的语音合成服务。
SpeechMOS - 简化语音质量评估的开源工具
GithubMOS预测PyTorchSpeechMOS开源项目语音质量评估音频处理
SpeechMOS是一款开源的语音质量评估工具,通过简单的代码即可预测主观语音得分。该项目支持多种MOS预测系统,包括UTMOS强模型,可用于评估语音自然度。SpeechMOS使用torch.hub加载模型,无需额外导入库,支持批量处理,适用于语音合成评估等多种场景。这个工具为研究人员和开发者提供了便捷的语音质量评估方法。
OLMo-1B-0724-hf - Dolma数据集驱动的英语语言模型在性能上的进步
DolmaGithubHuggingfaceOLMo开源项目机器学习模型训练数据语言模型
OLMo 1B July 2024版本采用Dolma数据集,显著提高了HellaSwag等任务的评估表现。兼容HuggingFace Transformers v4.40及以上版本,由Allen Institute for AI开发,提供完整的代码、检查点及训练日志,支持实现文本生成与模型微调。在ARC挑战、BoolQ和HellaSwag等自然语言处理任务中表现出色,适用于研究人员和开发者在语言模型科学领域的进一步探索。
LanguageBind_Audio - 语言驱动的多模态预训练解决方案
GithubHuggingfaceLanguageBind公开源码多模态开源项目数据集模型语义对齐
LanguageBind是一个语言驱动的多模态预训练工具,在五个数据集上表现出色。该项目采用VIDAL-10M数据集,将视频、红外、深度、音频和语言模态结合,实现了跨越视觉模态的扩展。通过多视图增强和ChatGPT的结合,它提高了语言的语义表达,并支持在线和本地运行,包括音频与语言、视频与语言的相似性计算。
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