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segmentation-3.0

多说话者分段和语音活动检测的开源模型

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。

speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法,采用自监督学习的离散表示技术,分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成,在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外,该技术还可应用于超轻量级语音编解码,以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程,兼容多种数据集和自监督学习方法。
AssemblyAI - AI语音转文本、说话人检测、情感分析、章节检测、PII 编辑等
AI工具AI音频AssemblyAIUniversal-1多语言热门语音AI模型语音数据音频生成
AssemblyAI为企业提供易于集成的全方位语音AI模型,支持精确的语音转文本功能,适用于多种应用场景如通话、虚拟会议和播客等。同时,还为您提供实时的说话人检测、情感分析、章节检测、个人信息删除等多项服务,确保您始终可以访问最先进的AI技术,从语音数据中提取有价值的商业洞察。
StyleSpeech - 多说话人自适应文本转语音生成
GithubMeta-StyleSpeech开源项目文本到语音自适应音质预训练模型
Meta-StyleSpeech项目结合最新的多说话者适应性文本到语音合成技术,通过样本少量的语音输入即可生成高质量合成语音。该项目运用风格自适应层归一化技术,高效适配不同说话者的声音特征。提供预训练模型和在线演示供实际应用测试。
deep-speaker - 深度学习语者嵌入系统,适用语者识别与验证
Deep SpeakerGithubKerasTensorflow开源项目神经网络说话人嵌入
本系统利用神经网络将语音映射到超球面,通过余弦相似度计算语音相似度,实现语者识别、验证与聚类。基于TensorFlow和Keras实现,支持多版本,提供可训练和预训练模型。适用于需大规模数据处理和高性能计算的用户,并提供详细的训练与测试指南。
python-audio-separator - Python音频分离工具 轻松提取人声和乐器声轨
Audio SeparatorGithub人声分离开源项目模型推理音轨分离音频分离
Audio Separator是一个开源的Python音频分离工具,能将音频文件分离为人声、乐器等多个音轨。支持WAV、MP3等常见格式,提供命令行和Python API接口。采用MDX-Net、VR Arch等AI模型,支持GPU加速,可快速分离高质量音轨。适用于卡拉OK制作和音乐后期处理等场景。
sat-3l-sm - 基于Transformer的多语言句子分割模型
GithubHuggingfaceTransformerwtpsplit分词多语言开源项目模型自然语言处理
sat-3l-sm是一个基于3层Transformer架构的句子分割模型,支持80种语言的文本分段。作为wtpsplit库的核心组件,该模型采用MIT许可证开源。sat-3l-sm源于'Segment any Text'研究,为自然语言处理提供准确的句子边界检测功能。
ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具
ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分
ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发,专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分,评估包括长句、多句和单句的稳定性,以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释,为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。
SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台
GithubSenseVoice多语言语音识别开源项目情绪识别推理效率热门音频事件检测
SenseVoice是一款支持多语言的语音解析模型,整合了自动语音识别、语种识别、情绪识别及音频事件检测功能。该项目采用非自回归端到端框架,可在超过50种语言上提供精准的语音识别服务,大幅降低了推理延迟,提供方便的微调脚本和多语种细粒度情绪分析,支持多种客户端语言和服务部署,适用于多种商业场景。
sssegmentation - 开源语义分割工具箱 集成多种先进算法和模型
GithubPyTorch开源工具开源项目深度学习计算机视觉语义分割
sssegmentation是基于PyTorch的开源语义分割工具箱,提供高性能、模块化设计和统一基准测试。它集成多种流行分割框架,支持各类backbone网络和分割器模型,包括SAM、MobileSAM等最新技术。该项目为语义分割研究和应用开发提供灵活易用的平台。
panoptic-segment-anything - 零样本全景分割融合SAM、Grounding DINO和CLIPSeg的创新方法
CLIPSegGithubGrounding DINOSAM实例分割开源项目零样本全景分割
panoptic-segment-anything项目提出了一种创新的零样本全景分割方法。该方法巧妙结合Segment Anything Model (SAM)、Grounding DINO和CLIPSeg三个模型,克服了SAM在文本感知和语义分割方面的局限性。项目提供Colab notebook和Hugging Face Spaces上的Gradio演示,方便用户体验这一pipeline。此外,预测结果可上传至Segments.ai进行微调,为计算机视觉研究开辟了新的可能性。
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