pyannote-audio

先进的开源语音说话人分离工具包

pyannote.audio 说话人分类开源工具包 PyTorch 语音处理 Github 开源项目

pyannote.audio是基于PyTorch的开源语音说话人分离工具包，提供先进预训练模型和管道。支持针对特定数据集微调，实现多GPU训练，采用Python优先API。在多项基准测试中表现优异，并提供全面文档和教程，包括模型应用、训练和自定义指南。适用于需要高性能说话人分离功能的音频处理项目。

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。

segmentation-3.0 - 多说话者分段和语音活动检测的开源模型

GithubHuggingfacepyannote.audio开源模型开源项目扬声器分割模型语音活动检测重叠语音检测

Powerset编码为核心的开源模型，结合pyannote.audio 3.0，实现多说话者分段以及语音活动和重叠检测，适用于多种语音会议场景。

speaker-segmentation-fine-tuned-callhome-eng - 基于Callhome数据集微调的英语语音说话人分割开源模型

CallhomeGithubHuggingfacepyannote开源项目机器学习模型说话人分割音频处理

这是一个基于pyannote/segmentation-3.0在英语Callhome数据集上微调的说话人分割模型。模型在评估集上达到0.4602的损失率和0.1828的DER值。它可以集成到pyannote说话人分割流程中，支持GPU加速，适用于高质量说话人分割任务。模型提供了使用示例代码，方便快速上手。

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。

asteroid - PyTorch基础的音频源分离工具包，支持多种数据集和架构

AsteroidGithubPyTorch开源项目数据集支持社区项目音频源分离工具

Asteroid是一个由PyTorch驱动的音频源分离工具包，面向研究人员，便于在常用数据集上快速进行实验。它提供了支持多种数据集和架构的源代码，并包含复现重要科研论文的方案。Asteroid还支持社区贡献，用户可以通过提交问题或拉取请求参与项目。内置的TensorBoard可视化工具和详尽的教程帮助用户更好地使用该工具包。

pyAudioAnalysis - Python音频分析库实现特征提取分类和分割

GithubPython库分类器开源项目机器学习特征提取音频分析

pyAudioAnalysis是一个开源的Python音频分析库,提供音频特征提取、分类、分割等功能。它支持分类器训练评估、未知声音分类、事件检测、监督/非监督分割、回归模型训练和数据可视化。通过Python接口或命令行,可实现复杂的音频分析任务。适用于音乐识别、语音处理等领域,为音频分析提供全面解决方案。

spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型

GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络

Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换，可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成，集成闪速注意力和推测性解码等技术，为TTS研究和开发提供了有力工具。

vocal-remover - 使用深度学习的开源伴奏提取工具

GithubPyTorchvocal-remover开源项目模型训练深度学习音源分离

这款基于深度学习的开源工具可以从歌曲中提取伴奏。用户能够下载最新版本并安装相关的要求包，通过简单命令将音轨分离为伴奏和人声轨道。支持在CPU和GPU上运行，并提供诸如Test-Time-Augmentation和后处理等高级选项以提升分离质量。项目同样允许用户使用自己的数据集训练模型，非常适用于需要高质量音频源分离的应用。

whisper-diarization - 基于OpenAI Whisper的音频转录和说话人分离工具

GithubOpenAI WhisperSpeaker Diarization开源项目语音识别说话人分类音频处理

whisper-diarization项目整合了OpenAI Whisper的语音识别技术和先进的说话人分离方法。该工具首先进行人声提取，然后利用Whisper生成转录文本，并通过WhisperX优化时间戳。结合MarbleNet和TitaNet等技术，它能够准确识别多个说话人，最终输出包含说话人标识的精确转录结果。这一开源解决方案特别适合需要处理多人对话音频的场景，为音频转录和分析提供了强大支持。

inaSpeechSegmenter - CNN音频分割工具包实现语音检测与性别识别

Github开源工具开源项目性别识别机器学习语音分割音频处理

inaSpeechSegmenter是一个基于CNN的开源音频分割工具包，主要用于语音活动检测和说话人性别分割。该工具能将音频分为语音、音乐和噪音区域，并对语音部分进行男女性别标注。在法语媒体测试中表现出色，已应用于多项性别代表性研究。兼容Python 3.7到3.12版本，提供命令行和API接口，支持pip安装和Docker部署。

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