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ReazonSpeech

多模型语音识别开源工具包 支持日语音频分析

ReazonSpeech是一个开源语音识别项目,整合了多种高性能模型。它提供基于NeMo的FastConformer-RNNT模型、基于Kaldi的K2模型和基于ESPnet的Conformer-Transducer模型。此外,该项目还包含专用于日语电视节目分析的工具,有助于构建日语音频语料库。ReazonSpeech支持多个深度学习框架,为开发者提供了多样化的选择。

awesome-whisper - 开源AI语音识别技术
AIGithubOpenAIWhisper开源项目语音识别音频转录
Whisper是OpenAI开发的开源AI语音识别系统,支持多种语言和平台,具备高精度和实时处理能力,并适用于开发者和企业进行高效集成。
naturalspeech3_facodec - FACodec语音编解码器实现属性分解和零样本语音合成
FACodecGithubNaturalSpeech 3属性分解开源项目语音合成语音编解码
FACodec作为NaturalSpeech 3的核心组件,将语音波形转换为表示内容、韵律、音色和声学细节的解耦子空间,并能重建高质量语音。该技术简化了语音表示建模,支持多种TTS模型开发,还可实现零样本声音转换。FACodec为语音合成研究提供了强大的处理工具。
CosyVoice_For_Windows - 多语言语音合成工具 支持零样本和跨语言生成
AI语音CosyVoiceGithub开源项目深度学习自然语言处理语音合成
CosyVoice_For_Windows是一个开源的语音合成项目,支持多语言、零样本和跨语言语音生成。该工具提供SFT、零样本、跨语言和指令推理等多种模式。项目包含Web演示界面,便于快速了解功能。同时还支持高级训练和部署,适用于语音合成的研究和应用开发。
TensorFlowASR - TensorFlow 2中的智能自动语音识别解决方案
GithubTFLiteTensorFlowASR开源项目模型训练深度学习自动语音识别
TensorFlowASR提供了多种自动语音识别模型,如DeepSpeech2、Jasper和RNN Transducer,支持转换为TFLite格式以减少内存和计算需求。此项目适用于Python 3.8及以上版本和TensorFlow 2.12.0及以上版本,支持多平台,包括Apple Silicon,并提供详细的安装和开发指南。
open-tts-tracker - 全面追踪开放源代码语音合成模型的信息平台
AI语音GithubTTS模型多语言开源开源项目语音合成
Open TTS Tracker 是一个综合性的开源语音合成模型跟踪平台。该项目汇集了最新TTS模型的详细信息,包括名称、代码库、权重、许可证、微调能力、支持语言等多个方面。通过提供这些资源,Open TTS Tracker 旨在提升开源TTS模型的可见度,推动语音合成技术的进步。研究人员、开发者和爱好者可以在此找到丰富的模型信息和相关资源。
Revocalize AI - 专业级AI声音生成和转换平台
AI工具AI语音生成声音转换语音美化音乐制作音频编辑
Revocalize AI提供专业的AI声音生成和转换服务。平台支持一键创建高质量AI声音模型,并提供官方授权的AI声音库。用户可实现声音美化、情感表达和语言转换等功能,适用于音乐制作和内容创作等领域。该工具还支持个人声音货币化,为用户开拓新的收入来源。Revocalize AI为音乐制作人、内容创作者和普通爱好者提供了探索声音潜力的平台。
speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用
Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别
此页面总结了多语言语音数据集,包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域,详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途,帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。
ttts - 创新多语言语音合成技术的突破性进展
AI模型GithubTTSVQVAE声音合成多语言支持开源项目
TTTS_v4是一个开源的多语言语音合成项目,通过创新的'细节'建模方法改进了传统VQ技术。该项目现已支持中文、英文、日语和韩语,并具有扩展性。TTTS_v4整合了tokenizer训练、VQVAE训练和GPT语音合成技术,旨在生成高质量的自然语音。此外,项目还提供模型微调功能,适用于多种语言场景和个性化需求。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型,是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集,运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换,适用于学术研究与商业应用。
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