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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
audio-flamingo - 新型音频语言模型实现音频理解和多轮对话
Audio FlamingoGithubfew-shot学习对话能力开源项目语言模型音频理解
Audio Flamingo是一种创新音频语言模型，具备音频理解、快速任务适应和多轮对话能力。通过优化训练技术、架构设计和数据策略，该模型在多项音频理解任务中创建新基准。项目开源基础模型和对话模型的训练及推理代码。模型权重可从GitHub和HuggingFace获取，仅供非商业用途。
ASRT_SpeechRecognition - 中文语音识别系统，支持多平台和多种API接口
ASRTGithubPythonTensorFlow开源项目深度学习语音识别
ASRT是一款基于深度学习的中文语音识别系统，采用TensorFlow框架实现。支持数据集包括Thchs30、ST-CMDS、Primewords、aishell-1等，通过DCNN+CTC模型和最大熵隐马尔可夫模型实现汉字拼音识别。该系统跨平台兼容，提供多种API接口和SDK。适用于Linux和Windows系统，最低硬件要求为4核CPU、16GB RAM和NVIDIA GPU。提供详细的安装、训练、部署文档及Demo，适合开发者和研究人员使用。
speech_course - 全面语音处理技术课程，从信号处理到人工智能应用
GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别
这门课程全面涵盖语音处理技术，从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等，并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式，辅以详细的幻灯片和视频资料，旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型，支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型，经过10万小时的语音训练，支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆（仅需30秒参考音频）。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用，并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架
Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型
Data2Vec是一种开源模型，基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调，在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段，Data2Vec准确提取上下文信息，优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中，取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率（WER），体现了其在业内的竞争力。
Wav2Lip - 先进的AI视频口型同步技术
GithubWav2Lip唇形同步开源项目深度学习视频处理音频处理
Wav2Lip是一个开源项目，采用先进的人工智能技术实现高精度的视频口型同步。该技术适用于各种身份、声音和语言，包括CGI人脸和合成语音。项目提供完整的训练和推理代码以及预训练模型，方便用户将任意音频与视频进行口型同步。Wav2Lip在多个基准数据集上展现出领先性能，为视频制作和内容创作领域提供了有力支持。
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。
AudioGPT - 多功能音频生成与理解平台，支持语音、音乐、音效及虚拟人对话
AudioGPTGithub开源项目语音增强语音识别音乐生成音频合成
AudioGPT 是一个多功能音频生成与理解平台，具备语音合成、语音识别、语音分离、风格迁移、声音检测、声音提取、文本到音频转换等功能，还支持音乐生成与虚拟人对话。集成了 FastSpeech、whisper、GeneFace 等多个领先的基础模型，AudioGPT 为开发者提供强大的开源工具和预训练模型，支持多种音频相关任务，不断扩展其功能和应用场景。此平台适合音频处理、自然语言处理及多模态研究的需求。
ZMM-TTS - 零样本多语言多说话人语音合成技术创新
GithubZMM-TTS多语言多说话人开源项目自监督学习语音合成
ZMM-TTS是一个多语言多说话人语音合成框架，基于大规模预训练自监督模型的量化语音表示。该项目首次将文本和语音自监督学习模型的表示应用于多语言语音合成。实验表明，ZMM-TTS在六种高资源语言中，对已知和未知说话人都能生成自然度高、相似度好的语音。即使对缺乏训练数据的新语言，也能合成清晰且与目标说话人相似的音频。
GST-Tacotron - PyTorch实现的自动语音合成与风格控制模型
GST-TacotronGithubPyTorch中文支持多说话人数据集开源项目语音合成
GST-Tacotron是一个基于PyTorch的端到端语音合成系统实现，实现无监督风格建模、控制与转移技术。该项目已增加对Blizzard数据集的支持，同时提供了预训练模型，专门针对中文数据集进行训练。支持简单的命令行操作以训练模型和生成.wav格式的语音文件，方便研究人员和开发者在多说话人数据集上进行语音合成实验。
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