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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

模型开源项目说话人分离Github音频处理语音识别pyannote.audioHuggingface语音分离

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。

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介绍相关项目
speech-to-text - 实时音频转录系统，兼容多种格式，具备高级配置
GithubNVIDIA GeForce RTX 3060PythonSilero VADfaster-whisper实时转录开源项目
该开源项目使用Silero VAD技术检测静音部分，并结合Faster-Whisper将音频数据转录为文本。支持多种音频格式（如wav、mp3、ogg）和高级设置，如重复惩罚和无重复ngram大小。其HTML界面允许进行详细配置，并能同步显示转录结果，支持CUDA环境运行，兼容最新的Faster-Whisper版本（1.0.3），提升转录速度和准确性。
Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术
GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成
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。
speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统
Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别
speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。
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。
AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目
AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成
AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目，支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频，输出高达48kHz的高保真音频，并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点，适用于不同生成任务，支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用，提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能，可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制，允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外，项目提供了详细的使用说明和参数设置选项，方便用户根据需求调整生成过程。
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。
brouhaha - 集成语音活动检测、信噪比和房间声学评估的开源音频分析模型
BrouhahaGithubHuggingfacepyannote开源项目房间声学模型语音噪声比语音活动检测
Brouhaha是一个基于pyannote.audio的开源音频分析模型，集成了语音活动检测、语音信噪比和C50房间声学评估功能。该模型采用多任务训练方法，在LibriSpeech、AudioSet等数据集上进行训练，能够同时处理多项语音分析任务。Brouhaha通过简单的Python接口即可使用，为语音处理和声学分析研究提供了便捷工具。该项目在GitHub上开源，为相关领域的研究人员和开发者提供了新的技术支持。
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。
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。
wespeaker - 深度学习声纹识别开源工具包 支持多模型和应用场景
GithubWeSpeaker开源项目深度学习语音处理说话人嵌入学习说话人验证
WeSpeaker是一个开源的说话人嵌入学习工具包，主要用于说话人验证。它支持在线特征提取和加载预提取的kaldi格式特征，提供ResNet和ECAPA-TDNN等多种预训练模型。WeSpeaker具有命令行和Python编程接口，在VoxCeleb和CNCeleb等数据集上表现出色。此外，它还提供说话人分割功能。这个工具包适用于研究和生产环境，为声纹识别领域提供了有力支持。
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