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japanese-hubert-base

日语HuBERT Base自监督语音学习模型

rinna Co., Ltd.发布的日语HuBERT Base模型,采用与原始HuBERT相同的12层变换器结构,通过ReazonSpeech语料库的19000小时语音数据进行训练,支持自监督语音表示学习。模型提供详尽的训练配置和论文参考,便于研究和应用。使用Transformers库可方便地实现日语语音处理。

HomerSimpson2333333 - 通过RVC模型实现音频格式转换和加载
GithubHomerSimpson2333333HuggingfaceJuuxnscrapRVCaudio-to-audio开源项目模型模型转换
HomerSimpson2333333项目使用RVC模型提供音频转换和加载功能。该模型于2023年7月发布,能够将音频文件转换为指定格式,适合多种音频处理场景,并与GitHub上的rvc-runpod项目兼容,具备高效和稳定性。
wavlm-libri-clean-100h-base-plus - WavLM微调模型在LibriSpeech数据集上的语音识别性能
GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目微调模型自然语言处理语音识别
本模型是基于microsoft/wavlm-base-plus在LibriSpeech ASR - CLEAN数据集上微调而来。经过3个epoch的训练,模型在评估集上达到0.0819的损失和6.83%的词错率。训练过程采用多GPU并行计算,使用Adam优化器和线性学习率调度器。模型的词错率从初始的100%显著降低至约7%,体现了其在语音识别任务上的卓越表现。模型基于Transformers 4.15.0.dev0和PyTorch 1.9.0+cu111框架,在8个GPU上进行分布式训练,并采用了Native AMP混合精度训练技术,有效提高了计算效率。
t5-base - 多语言自然语言处理的统一文本转换模型
GithubHuggingfaceT5模型多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习
T5-base是一个具有2.2亿参数的语言模型,将NLP任务统一为文本到文本格式。该模型在机器翻译、摘要、问答和分类等任务中表现优异,支持多种语言。T5-base采用创新的预训练方法,结合无监督和有监督任务,在24个NLP任务中进行了评估,为NLP研究和应用提供了强大支持。
XTTS-v2 - 多语言语音克隆与生成的开源解决方案
CoquiGithubHuggingfaceⓍTTS声音克隆多语言支持开源项目模型语音生成
XTTS-v2是一个开源的语音生成模型,通过6秒音频实现跨语言声音克隆。支持17种语言,包括新增的匈牙利语和韩语。模型优化了说话人条件设置,提升了音质和韵律表现。适用于文本到语音转换、语音克隆等场景,采用Coqui公共模型许可证。
albert-base-v2 - ALBERT基础模型v2实现高效自然语言处理
ALBERTGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
albert-base-v2是ALBERT架构的预训练语言模型,采用掩码语言建模和句子顺序预测训练。模型包含12个重复层、128维嵌入、768维隐藏层和12个注意力头,参数总量为11M。通过共享层权重,实现了较小的内存占用。相比v1版本,v2在多数下游自然语言处理任务中表现更优,适用于各类NLP应用场景。
Chat-Haruhi-Suzumiya - 大型语言模型实现动漫角色对话
AI对话ChatHaruhiGithub大语言模型开源项目角色扮演
Chat-Haruhi-Suzumiya项目利用大型语言模型实现动漫角色对话功能。该开源项目支持多个角色,包含丰富数据集和训练代码,可跨平台部署。除角色扮演外,项目还涉及人格特质研究等应用。通过持续更新,项目旨在探索AI与动漫角色互动的新可能。
ruRoPEBert-e5-base-2k - 俄语句子编码模型支持长上下文和高效注意力机制
CulturaXGithubHuggingfaceTransformersruRoPEBert俄语句向量模型开源项目模型
ruRoPEBert是Tochka AI团队基于RoPEBert架构开发的俄语句子编码模型。该模型在CulturaX数据集上训练,支持2048个token的上下文,并可扩展。模型集成高效注意力机制和平均池化层,易于使用。在encodechka基准测试中,ruRoPEBert的S+W评分领先其他模型。此外,它还支持分类任务,并可通过RoPE缩放扩展上下文窗口。
Adele__RVC_-_400_Epochs_ - 自动生成的RVC音频转换模型
AdeleGithubHuggingfaceRVC开源项目模型模型生成自动化音频转换
RVC模型由juuxnscrap自动生成,专为音频到音频的转换设计,优化后可用于rvc-runpod。项目展现了RVC技术在音频处理上的潜在应用。模型在Huggingface上生成,保证了其易于访问和持续更新的特性。
VITS-fast-fine-tuning - 个性化多语言语音合成与转换工具
GithubVITS声音转换多语言开源项目文本转语音语音克隆
VITS-fast-fine-tuning是一个开源的语音合成项目,旨在快速实现个性化的多语言文本转语音和声音转换功能。该工具支持中英日三语合成,允许用户添加自定义声音,并实现角色间的声音转换。项目提供本地训练和Google Colab两种方式,适应不同用户需求。此外,它能从多种音频源(如短音频、长音频、视频和B站链接)克隆声音,为用户提供灵活的声音定制选项。VITS-fast-fine-tuning的微调过程通常只需1小时左右,大大提高了个性化语音模型的开发效率。
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