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parler-tts-mini-expresso

轻量化的自然语音合成模型，具有高质量情感表达

Parler-TTS自然语音语音标注生成高质量语音情感合成Github开源项目Huggingface模型

Parler-TTS Mini: Expresso是一款经过微调的文本转语音模型，专注于生成高品质和自然的语音。它为多种情感如愉快、困惑、欢笑和悲伤提供了精确的控制，并具有对一致性语音如Jerry、Thomas等的高级支持。作为Parler-TTS项目的一部分，该模型为社区提供了丰富的训练资源和数据预处理工具。用户可以利用开源代码进行模型定制和训练，从而轻松生成高质量的语音输出。

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介绍相关项目
t5-efficient-tiny - 基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型
GithubHuggingfaceT5开源项目模型模型架构深度学习自然语言处理预训练模型
T5-Efficient-TINY是一个轻量级自然语言处理模型，基于Google T5架构开发。模型通过深层窄结构优化设计，仅需1558万参数即可实现出色性能。该模型在C4数据集完成预训练后，可用于文本摘要、问答和分类等英语NLP任务，需要进行针对性微调。采用半精度存储时，模型仅占用31.16MB内存，运行效率较高。
faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别
该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式，支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper，能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录，得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储，可在加载时灵活调整计算类型，为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。
distil-large-v2 - 高效精简的Whisper语音识别模型
Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型模型压缩自动语音识别语音识别
distil-large-v2是Whisper语音识别模型的蒸馏版本,推理速度提高6倍,模型体积减少49%,性能接近原始模型。采用编码器-解码器架构,通过精简解码器层数实现加速。支持英语短音频和长音频转录,可作为Whisper辅助模型进行推测解码。基于多个开源数据集训练,适用广泛语音识别场景。
parakeet-tdt_ctc-1.1b - 高性能自动语音识别模型解决方案
GithubHuggingfaceNeMo开源项目快速同构体数据集模型自动语音识别词错误率
parakeet-tdt_ctc-1.1b提供了一个功能强大的语音识别模型，支持将语音转录为包含标点和大写字母的文本。由NVIDIA NeMo和Suno.ai团队联合开发，拥有1.1B的参数规模，能够高效地处理大规模的音频数据。该模型利用局部注意力和全局令牌技术实现单次处理11小时音频。其在多个公开数据集上的出色表现，表明其在语音转录应用中有广泛的适用性和较低的词错误率（WER）。
wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim - 基于Wav2vec 2.0的多维语音情感识别模型
GithubHuggingfaceMSP-PodcastWav2vec 2.0开源项目模型神经网络模型语音情感识别音频分类
该模型基于Wav2vec 2.0技术，通过在MSP-Podcast数据集上微调Wav2Vec2-Large-Robust模型实现。它能够处理原始音频信号，识别语音中的唤醒度、支配度和效价三个维度，输出0-1范围内的情感预测结果。此外，模型还提供最后一个transformer层的池化状态，为语音情感分析研究提供了有力支持。
distil-whisper - 快速高效的音频转录模型
Distil-WhisperGithub开源项目机器学习模型压缩自然语言处理语音识别
Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本，速度提升6倍，模型规模缩小49%，同时保持了相近的准确性。该项目支持短语音和长语音转录，提供多个针对英语语音识别的高效模型。Distil-Whisper还可作为Whisper的辅助模型实现推测解码，在保证输出一致性的同时将速度提升2倍。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型，是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集，运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换，适用于学术研究与商业应用。
wav2vec-english-speech-emotion-recognition - 英语语音情感识别模型：Wav2Vec 2.0的微调应用
GithubHuggingfaceWav2Vec 2.0开源项目模型模型微调深度学习自然语言处理语音情感识别
此项目展示了Wav2Vec 2.0模型在英语语音情感识别任务中的应用。通过使用SAVEE、RAVDESS和TESS数据集进行微调，模型能够识别7种基本情绪。在评估集上，模型达到了97.463%的准确率。这一成果为语音情感分析领域提供了新的可能性，可应用于语音交互系统和情感计算研究。
Bert-VITS2 - 多语言BERT驱动的语音合成模型
Bert-VITS2FishAudioGithubMassTTSTTSVITS开源项目
Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型，提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目，并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档，项目强调中文用户需求和法律合规，禁止违规用途。
coqui-ai-TTS - 先进的多语言文本转语音库 支持1100多种语言
Coqui TTSGithub多语言支持开源项目文本转语音深度学习预训练模型
coqui-ai-TTS是一个先进的开源文本转语音库，支持超过1100种语言。该库提供多种深度学习模型，如Tacotron2、VITS和YourTTS，用于生成高质量语音。它还包含训练新模型、微调现有模型的工具，支持多说话人TTS，并提供数据集分析功能。
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