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通过RVC模型实现音频格式转换和加载

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。

wav2vec2-large-xlsr-53-german - 优化德语自动语音识别的开源模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目德语模型深度学习语音识别
本项目利用wav2vec2-large-xlsr-53-german模型对德语Common Voice数据集进行自动语音识别,得到WER为18.5%的结果。项目采用Torchaudio和Transformers库,并使用Resample进行音频预处理。该模型在语音转文字应用中具有广泛的研究价值。
faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别
该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式,支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper,能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录,得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储,可在加载时灵活调整计算类型,为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。
dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型
DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本
dc_tts,一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型,使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文,还对不同声音数据进行了深入研究,支持多种语言和数据集,提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型,适用于学术研究和实际应用场景。
faster-whisper-base - OpenAI Whisper模型在CTranslate2格式下的应用
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
本项目将OpenAI Whisper base模型转换为CTranslate2格式,支持多语种语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper,并提供Python代码示例展示音频转录过程。模型采用FP16格式,可灵活调整计算类型。项目详细说明了转换过程,为开发者提供了便捷的语音识别工具。
Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn - 中文自动语音识别模型提供广泛应用支持
Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录
该模型基于Common Voice、CSS10和ST-CMDS数据集,对facebook的wav2vec2-large-xlsr-53进行了微调,以实现中文自动语音识别。模型能够处理16kHz采样率的语音输入,可通过HuggingSound库直接进行语音转录或使用定制推理脚本。评估结果显示,模型在Common Voice测试数据集上WER为82.37%,CER为19.03%。感谢OVHcloud提供的GPU支持,该模型适用于医药、教育等领域语音数据处理。
Amphion - Amphion开源工具集,支持音频、音乐、语音生成及多任务评估
AmphionGithub声码器开源项目文本到语音语音生成音乐生成
Amphion是一个开源的音频、音乐和语音生成工具集,旨在支持可重复的研究并帮助研究人员和工程师入门。提供TTS、SVS、VC、SVC、TTA等生成任务,集成高级语音编码器和评估指标,如F0建模、能量建模、语音相似度测评。功能包括模型可视化、数据集建设及文本到音频/音乐的实现,推动音频生成技术应用。
conformer - 结合卷积神经网络和Transformers的语音识别模型
ConformerGithubPyTorchTransformer卷积神经网络开源项目语音识别
Conformer模型结合卷积神经网络和Transformers,能同时捕捉音频的局部和全局依赖关系,提高语音识别精度并节省参数。本项目提供该模型的PyTorch实现,包含详细的安装和使用指南,适用于Python 3.7及更高版本。
audio-diffusion - 使用Hugging Face扩散器包应用扩散模型以合成音乐
GithubHugging Faceaudio-diffusiondiffusion modelsmel spectrogram开源项目生成音频
audio-diffusion项目使用Hugging Face的diffusers包,将扩散模型应用在音乐合成领域,不再局限于图像生成。项目介绍了条件音频生成、预训练模型的使用、Mel谱图处理,在谷歌Colab和本地环境下的训练方法。项目包含实际案例和最新更新,展示了如何用扩散模型生成和插值音频。此外,还提供了从音频文件生成Mel谱图数据集的详细指南,涵盖多种技术细节和操作方法。
PaSST - Patchout技术优化音频变换器训练效率及性能
GithubPaSSTPatchout开源项目音频分类音频转换器预训练模型
PaSST项目开发的Patchout方法通过丢弃部分输入patch优化音频频谱图变换器模型训练。该技术显著降低训练时间和GPU内存消耗,同时提升模型性能。Patchout支持随机丢弃或丢弃整个时间帧、频率区间。项目提供预训练模型、推理和嵌入提取功能,以及下游任务微调框架,为音频AI研究和应用提供全面支持。
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