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开源说话人嵌入模型 改进x-vector架构提升语音识别效果

模型说话人识别Github开源项目Huggingface音频处理VoxCelebpyannote嵌入模型

这是一个基于pyannote.audio的开源说话人嵌入模型，采用改进的x-vector TDNN架构和SincNet特征。模型在VoxCeleb 1测试集上达到2.8%的等错误率，无需额外的语音活动检测或PLDA。支持GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口嵌入等功能，可用于说话人识别、验证和分类等任务。

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conformer - 结合卷积神经网络和Transformers的语音识别模型
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Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术
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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。
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GithubSpeech-Driven Animation人脸合成开源项目深度学习视频动画语音驱动
Speech-Driven Animation是一个开源项目，实现语音驱动的端到端面部合成模型。该项目根据输入图像和音频生成面部动画视频，支持GRID、TIMIT和CREMA等预训练模型。通过API可输入自定义音频和图像，输出同步动画视频。项目还提供音频和视频编码器，可用于特征提取和分类任务。
ultravox-v0_4 - 结合语音与文本处理的多模态模型
AI模型Fixie.aiGithubHuggingfaceUltravox多模态开源项目模型语音识别
Ultravox是一种多模态语言模型，结合了Llama3.1-8B和Whisper-medium技术，支持语音和文本的输入。通过特殊音频标记，该模型将音频转换为文本嵌入以生成输出。未来版本计划支持直接生成语音。Ultravox可以应用于语音代理、翻译和音频分析。模型使用多语种语音识别数据集进行训练，并在8x H100 GPU上运用BF16精度。最新版本在A100-40GB GPU上实现首次生成标记时间约为150毫秒。
SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台
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vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
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