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。

athena - 开源端到端语音处理引擎，推动工业应用与学术研究

AthenaGithub开源项目端到端模型自动语音识别语音合成语音处理

一款基于Tensorflow构建的开源端到端语音处理平台，旨在提升语音处理技术的研究与实际应用。支持自动语音识别、语音合成、关键词检测等多项功能，配备多GPU训练和无Kaldi的Python特征提取，实现了多种模型结构如FastSpeech和Conformer，适用于各类研究和应用需求。该平台在最新更新中加入了FastSpeech2和Conformer-CTC模型以优化处理速度和准确性。

insanely-fast-whisper-api - 音频转文字的高速开源API，支持GPU云部署与并发处理

DockerGithubJigsawStackWhisper API开源开源项目转换音频

这是一款基于OpenAI Whisper Large v3的API，能够高速将音频转录为文字。此开源项目支持在任意支持GPU的云提供商上部署，内置说话人分离功能，提供易用的Fast API层、异步后台任务和Webhooks，优化了并发处理。支持任务管理、取消与状态查询，拥有安全的管理员认证访问。通过Docker可以轻松部署到包括Fly.io在内的多种VM环境，实现高效的生产用途。

TensorVox - 用 C++ 编写的神经语音合成桌面应用程序

Coqui-TTSGithubTensorFlowTTSTensorVoxVITS开源项目神经语音合成

TensorVox是为提高神经语音合成技术普及度而设计的桌面应用。支持多语言，不需庞大Python库，该工具通过TensorFlow C API和LibTorch实现轻量级操作。提供清晰易懂的模型训练和导出指南，是语音技术爱好者的顶级选择。

transcribe - 多语言实时转录和对话生成的开源工具

GithubOpenAITranscribe多语言支持安全功能实时转录开源项目

这个开源项目提供多语言实时转录，通过选择OpenAI GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5等模型生成对话响应。软件具有最新的OpenAI库支持，无需Python依赖即可安装使用，并提供高安全性功能。支持麦克风和扬声器输入转换，用户可以定制提示、保存聊天记录，并可享受离线免费和在线付费的语音到文本转换服务。该工具在有GPU支持时性能最佳，并提供详细的安装指南和用户支持。

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。

espnet - 端到端语音处理工具包，涵盖语音识别及转换

ESPnetGithub开源项目文本转语音深度学习语音处理语音识别

ESPnet是一个端到端语音处理模块，封装了多个领域的语音处理任务，如语音识别、文本到语音、语音翻译、语音增强和说话人分割等。该平台基于Pytorch开发，采用符合Kaldi风格的数据处理方法，提供针对各类语音处理实验的完整解决方案。ESPnet支持多语言处理，并能够调整自身以适应不同的语言和环境。

speech-driven-animation - 语音驱动的端到端面部动画合成模型

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。

wordcab-transcribe - 开源语音识别与说话人分离API

APIGithubWordcab Transcribefaster-whisper开源项目语音识别音频转录

Wordcab Transcribe是一个基于FastAPI的开源语音识别API。它使用faster-whisper进行音频转录，自动调谐谱聚类技术实现说话人分离。该项目具有处理速度快、易于部署、支持批量请求等特点，可通过本地开发或Docker部署。API支持音频文件和YouTube视频的转录，适用于商业用途。

naturalspeech2-pytorch - NaturalSpeech 2在PyTorch中的开源实现

GithubPytorch开源项目深度学习自然语音语音合成零样本学习

NaturalSpeech 2是一个基于PyTorch的开源项目，实现了零样本语音和歌唱合成。该项目采用神经音频编解码器和潜在扩散模型，结合非自回归生成和去噪扩散技术，实现高质量的文本到语音转换。项目还优化了注意力机制和Transformer组件，为研究人员和开发者提供了探索先进TTS技术的平台。

wavlm-base-plus-sd - WavLM预训练模型助力高性能说话人分类

GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理说话人分类音频分析

WavLM-Base-Plus-SD是一个基于微软WavLM技术的预训练模型，专注于说话人分类任务。该模型在94,000小时的大规模语音数据上进行自监督学习，采用创新的话语混合训练策略，有效保留说话人身份信息。在SUPERB基准测试中，模型展现出卓越性能，可显著提升多种语音处理任务的效果。通过简洁的API接口，用户可直接对音频进行说话人分类分析。

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