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speech-separation-ami-1.0

基于pyannote.audio的多说话人语音分离与分类系统

这是一个基于pyannote.audio的开源项目,实现了同步的说话人分类和语音分离功能。系统接收16kHz采样率的单声道音频,输出说话人分类结果和分离后的语音。该项目由Joonas Kalda基于AMI数据集开发,适用于实际多说话人场景。项目提供简洁的Python接口,支持GPU加速和内存处理,为语音分析提供了实用解决方案。

Awesome-Talking-Head-Synthesis - 最新音频驱动和神经辐射场技术在数字人头像生成中的应用
3DGithubNeRFTalking Head Synthesis开源项目数据集音频驱动
这个项目收集了生成对抗网络(GANs)和神经辐射场(NeRF)在说话头合成领域的相关研究。内容包括图像和音频驱动的说话头生成技术、数据集、研究综述和代表性工作。从2D到3D、单模态到多模态,项目全面展示了说话头生成的技术发展,为相关研究提供参考资料。
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
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型,采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本,旨在通过增强模型结构和训练机制,有效提升语音自然度和特征相似性,同时显著降低对音素转换的依赖,从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频,支持开箱即用的转换学习。
Make-An-Audio - 将文本转换为高保真音频的开源扩散模型
GithubMake-An-Audio人工智能开源项目扩散模型文本转音频音频生成
Make-An-Audio是一个开源的文本到音频生成项目,基于条件扩散概率模型。该项目能够从文本等多种模态生成高保真音频,支持文本到音频、音频到音频等多种任务。项目提供了预训练模型和简单的命令行操作,方便用户生成自定义音频。此外,项目还包含了详细的训练和评估流程,以及与其他模型的性能比较。
speech-dataset-generator - 多语言语音数据集生成与处理工具
GithubSpeech Dataset Generator多语言支持开源项目数据集生成语音识别音频处理
speech-dataset-generator是一款开源的多语言语音数据集处理工具。它支持从多种来源获取音频,包括YouTube、LibriVox和TED Talks等。该工具提供音频转录、质量增强、静音移除、性别识别、多说话者检测等功能,还能计算语速指标。通过集成多种音频增强器,speech-dataset-generator为文本转语音和语音转文本模型的训练提供了全面的数据准备解决方案。
voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具
GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类
该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型,基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重,经过2,374小时语音多标签微调,输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。
talk-llama-fast - 开源AI语音对话系统 支持多语言实时交互及视频生成
AI对话Githubtalk-llama-fast开源项目视频生成语音合成语音识别
talk-llama-fast是一个开源的AI语音对话系统,支持实时语音识别、自然语言生成和语音合成,可进行多语言交互。系统集成了视频生成功能,能创建与音频同步的唇形动画。采用流式处理和激进VAD等优化技术,实现低延迟响应。提供多种语音命令和中断机制,增强交互体验。适用于开发AI助手、虚拟角色等应用。
MVSEP-MDX23-Colab_v2 - 多模型集成的音乐分离工具 支持灵活配置和批量处理
AI模型ColabGithubMVSep-MDX23开源项目音乐分离音频处理
MVSEP-MDX23-Colab_v2是一个开源的音乐分离工具,集成了多种先进模型,如MelBand-Roformer、BS-Roformer和MDX-InstHQ4。支持单文件和文件夹批量处理,提供FLAC和16位输出等选项。采用BigShifts算法和改进的分块处理提高了分离质量和效率。工具适合需要高质量音轨分离的音频处理人员使用。
voicesmith - 实现个性化语音合成的强大工具
DelightfulTTSGithubUnivNetVoiceSmith多说话者模型开源项目文本转语音
VoiceSmith是一个允许用户训练和应用单语者及多语者模型的平台。该项目基于改良的DelightfulTTS和UnivNet模型,能在个人数据集上进行微调,带来高度自然的语音输出。VoiceSmith还包括数据预处理工具,如自动文本规范化功能,适合在Windows或Linux系统上使用,推荐配置NVIDIA GPU以优化训练效率。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
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