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wav2lip_288x288

改进版Wav2Lip 高分辨率唇形同步与先进算法集成

wav2lip_288x288是Wav2Lip项目的改进版本,致力于提升唇形同步的质量和分辨率。该项目支持288x288至512x512的模型尺寸,整合了PRelu、LeakyRelu等先进技术,并采用SAM-UNet架构。项目提供详细的训练流程,包括Syncnet和wav2lip-Sam的训练步骤。目前正在开发基于DINet的全流程训练功能,涵盖使用DeepSpeech的Syncnet训练和DINet帧训练。这些优化旨在实现更精确、更高质量的唇形同步效果。

PersonaTalk - 个性化唇形同步配音方案,突出个性与面部细节
AI工具PersonaTalk同步精度视觉配音跨注意力层面部细节
PersonaTalk 提供一种通过注意力机制实现的可视化配音框架,重视保留说话者的个性和面部细节。此框架分为音频几何构建和面部渲染两阶段,确保唇形同步的高保真效果。通过独特的双重注意力机制,能够精确渲染唇部和面部细节,达到优异的视觉质量和个性保留效果。
diffwave - 神经网络驱动的语音及波形快速合成技术
DiffWaveGithub开源项目波形合成器神经声码器语音合成预训练模型
DiffWave是一种基于迭代精细化的神经语音合成器,能从高斯噪声生成语音。支持多GPU和混合精度训练,提供命令行和程序化推理接口,并配有模型和音频样本。
GeneFace - 广义和高保真3D会说话的人脸合成
3D人脸合成GeneFaceGithubICLR'23开源项目音频驱动高保真
该项目展示了一种通用且高保真的音频驱动3D说话面部生成方法。GeneFace 实现了更好的唇同步和面部表现,即使在非典型音频中也是如此。项目附带预训练模型和数据集,方便快速上手,并支持使用个人视频训练独特的GeneFace模型。新发布的GeneFace++ 提升了唇同步、视频质量和系统效率,具备实时推断和更快的深度3D重建功能。
uLipSync - Unity口型同步资产 支持实时分析和预烘焙处理
GithubUnity动画唇形同步实时渲染开源项目音频分析
uLipSync是一款Unity口型同步资产,采用Job System和Burst Compiler技术提高性能。支持实时分析和预烘焙处理,可集成Timeline并转换为AnimationClip。系统支持角色配置文件创建、麦克风输入、VRM模型和WebGL。提供校准工具便于调整口型同步效果。
wav2vec2-large-960h - 大规模预训练语音识别模型实现低资源高性能
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
Wav2Vec2-Large-960h是Facebook开发的预训练语音识别模型,在960小时LibriSpeech数据上微调。采用自监督学习从原始音频学习表示,在低资源场景下表现优异。LibriSpeech测试集上词错误率为1.8/3.3。模型可用于语音转写,提供了详细使用示例。
wav2vec2-xls-r-300m-timit-phoneme - 改进Wav2Vec2的音素识别性能的开源AI模型
DARPA TIMITGithubHuggingFaceHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目模型自动语音识别语音识别
该项目在DARPA TIMIT数据集上微调了Wav2Vec2模型,提升音素识别的精确度,展示从音频到文本的自动识别过程。使用HuggingFace的pipeline,实现了端到端处理。测试集上的字符错误率为7.996%。项目特色包括自定义音素预测方法和现代AI工具优化,有助于提高语音处理技术效率。
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h - 多领域预训练的大规模语音识别模型
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目机器学习模型自监督学习语音识别
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h是一个基于Wav2Vec2架构的大规模语音识别模型。该模型在多个领域的音频数据集上进行了预训练,包括Libri-Light、CommonVoice、Switchboard和Fisher,涵盖了有声读物、众包语音和电话交谈等多种音频类型。随后,模型在960小时的Librispeech数据集上进行了微调。这种多领域预训练和目标域微调的方法显著提高了模型在跨领域语音识别任务中的性能。模型支持16kHz采样率的语音输入,适用于需要处理多样化音频数据的应用场景。
wavlm-base-sv - WavLM预训练模型声纹识别与说话人验证系统
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理语音识别说话人验证
WavLM是Microsoft开发的说话人验证预训练模型,基于16kHz采样语音训练,使用960小时Librispeech数据集预训练,并在VoxCeleb1数据集上进行X-Vector架构微调。模型通过话语和说话人对比学习,实现语音特征提取、身份验证及声纹识别。
wavlm-large - 微软WavLM:全栈语音处理的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceSUPERB基准测试WavLM开源项目模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Large是微软开发的自监督语音预训练模型,针对全栈语音处理任务进行优化。模型基于HuBERT框架,引入混合话语训练策略和门控相对位置偏置,提升了语音内容建模和说话人身份识别能力。通过在94,000小时多样化语音数据上训练,WavLM-Large在SUPERB基准测试中展现出卓越性能,为多种语音处理任务带来显著改进。
wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy - 基于微调的语音识别模型,提升准确度与适用性
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目损失率模型模型优化自动语音识别训练参数
此AI模型基于DewiBrynJones的wav2vec2-xlsr-53-ft-btb-cv-cy微调而成,专注提升自动语音识别精确度。评估词错误率为0.3402,表现出明显改善。使用Adam优化器,学习率为0.0003,训练批次为4。适用于高精度需求的语音识别场景,但因缺乏训练数据和用途的细节说明,适用性需谨慎评估。
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