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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。

TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统
GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成
探索TensorFlowTTS:快速、灵活的多语言语音合成平台,采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN,可部署于移动设备,助力全球开发者创造多语种语音应用。
deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台,支持多语种和多数据集,包括英语、日语和韩语,适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南,旨在简化用户的使用过程,并能灵活定制个性化的语音合成应用。
wav2vec2-base-vietnamese-250h - wav2vec2提升越南语音识别精度
CTCGithubHuggingfacewav2vec2开源项目模型自动语音识别语音识别越南语
项目应用wav2vec2技术实现越南语的自动语音识别。模型在13000小时的未标注YouTube音频上预训练,并在250小时的VLSP ASR数据集上进行微调,支持16kHz采样音频。结合4-grams语言模型,显著提高了语音识别的准确性,降低了VIVOS数据集的词错误率,从10.77降至6.15。项目使用CC BY-NC 4.0授权,适用于非商业用途。
Text2Video - 文本生成视频模型
GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成
Text2Video采用深度学习技术,通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络,从文本生成视频,该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法,具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。
RealtimeSTT_LLM_TTS - 整合语音识别与AI对话的开源项目
GPU支持GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音转文字
该项目集成语音识别、AI对话和语音合成,支持GPU加速以实现低延迟交互。具备语音检测、实时转录和唤醒词等功能,可用于开发语音助手和AI对话应用。Web界面支持个性化配置,适合快速构建语音交互系统。
wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft - Wav2Vec2 Conformer模型在Librispeech数据集上的语音识别应用
ConformerGithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
这是一个基于Wav2Vec2 Conformer架构的语音识别模型,采用旋转位置嵌入技术,在Librispeech数据集的960小时音频上完成预训练和微调。模型在Librispeech测试集上表现优异,'clean'和'other'子集的词错误率分别为1.96%和3.98%。支持16kHz采样的语音输入,适用于精确的语音转文本任务。
Digital-Life-DL-B - 数字形象解决方案,结合ChatGLM、Wav2lip和so-vits-svc技术
AI学社ChatGLMDL-BGithubWav2Lipso-vits-svc开源项目
DL-B是一个开源的数字形象解决方案,结合了ChatGLM、Wav2lip和so-vits-svc技术。目前,项目正处于比赛阶段,计划在比赛结束后发布优化版及详细代码。硬件需求为RTX 3060显卡和Intel i5-12400F CPU,系统环境为Python 3.9.13。未来项目将由AI学社负责,致力于用户友好框架的开发。诚邀技术爱好者提供优化建议并参与完善项目。
wespeaker-voxceleb-resnet34-LM - 采用预训练的Wespeaker嵌入模型优化音频说话人识别
GithubHuggingfacepyannote.audio声纹识别开源项目模型深度学习音频处理
这个开源项目集成了WeSpeaker的wespeaker-voxceleb-resnet34-LM预训练模型,适用于pyannote.audio,提升说话人识别和验证的效率。可执行基础和高级功能,如GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口特征识别。兼容pyannote.audio 3.1及更高版本,以提供更加快速和可靠的音频处理方案。
wav2letter - 端到端语音识别解决方案
ASRFlashlightGithubwav2letter++卷积神经网络开源项目语音识别
wav2letter++现已整合到Flashlight中,专注于端到端和在线语音识别的研究。该项目提供多种预训练模型和数据准备指南,适用于有监督和半监督学习。通过Flashlight的ASR应用实现所有功能,确保高效、准确的语音识别。
ParallelWaveGAN - 通过Pytorch实现多种高效声码器模型
GithubHiFi-GANMelGANParallelWaveGAN多扬声器模型实时语音合成开源项目
ParallelWaveGAN项目以非官方形式用Pytorch实现了多种声码器模型,如Parallel WaveGAN、MelGAN等,支持实时语音合成并兼容ESPnet-TTS、NVIDIA's Tacotron2等系统。可帮助用户搭建适应多种语言的声音合成器。
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