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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-russian - 基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53俄语开源项目模型语音识别
该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练,适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率,加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用,可应用于多种俄语语音识别场景。
wespeaker-voxceleb-resnet34-LM - 采用预训练的Wespeaker嵌入模型优化音频说话人识别
GithubHuggingfacepyannote.audio声纹识别开源项目模型深度学习音频处理
这个开源项目集成了WeSpeaker的wespeaker-voxceleb-resnet34-LM预训练模型,适用于pyannote.audio,提升说话人识别和验证的效率。可执行基础和高级功能,如GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口特征识别。兼容pyannote.audio 3.1及更高版本,以提供更加快速和可靠的音频处理方案。
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。
Speechson - 在线多语言文本转语音服务
AI工具AI语音生成SSML功能Speechson多语言支持文字转语音
Speechson是一个在线文本转语音平台,提供840多种AI语音和135多种语言方言。支持MP3、OGG、WAV和WEBM等音频格式输出。借助深度学习技术,生成高质量、自然的语音。平台支持SSML功能,方便调整语音特性。适用于教育培训、内容创作等多种场景,能够满足多样化的语音需求。
nix-tts - 端到端文本转语音解决方案
GithubNix-TTS开源项目文本转语音知识蒸馏轻量级非自回归
Nix-TTS通过模块化知识蒸馏技术实现了高效轻量的端到端文本转语音合成,显著降低模型尺寸至5.23M参数,加速了处理速度,同时保持了良好的声音自然性。
FunCodec - 开源神经语音编解码工具包
FunCodecGithubLibriTTS开源工具开源项目神经网络语音编解码
FunCodec是一个高效的开源神经语音编解码工具,提供高质量的文本到语音转换功能,并支持丰富的预训练模型。它易于安装,适用于多种数据集,持续集成最新技术,适合专业开发者和研究人员使用。
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。
mimi - 先进神经音频编解码器实现高效语音处理
GithubHuggingfaceKyutaiMimi开源项目模型神经网络语音处理音频编解码器
Mimi是Kyutai开发的先进音频神经编解码器,融合语义和声学信息,以12Hz速率和1.1kbps比特率处理音频。采用流式编码器-解码器架构和量化潜在空间,通过端到端训练。该模型适用于语音语言模型和文本到语音系统开发,提供高质量音频压缩和高效解码,支持实时语音信号处理。Mimi在语音处理领域展现出显著潜力,但应当避免用于不当目的。
wav2vec2_tiny_random - 轻量级语音识别模型测试入门
CTCGithubHuggingfaceWav2Vec2transformers开源项目模型深度学习音频处理
使用简洁的代码示例来测试轻量级语音识别模型,展示如何利用Wav2Vec2ForCTC结合torchaudio进行验证。通过示例演示音频数据的加载、处理以及模型输出与损失的计算过程。适用于librispeech_asr简化版数据集,是理解语音识别模型基本原理的理想入门材料。
StableTTS - 轻量级流匹配和DiT驱动的新一代TTS模型
GithubStableTTSTTS模型人工智能开源项目语音合成
StableTTS是一款开源的轻量级中英文语音合成模型,参数量仅为1000万。该项目创新性地结合了流匹配和扩散卷积Transformer技术,灵感源自Stable Diffusion 3。StableTTS提供预训练模型,支持推理、微调和WebUI应用。其独特的模型架构包含扩散卷积Transformer块和流匹配解码器,旨在提升语音合成质量。项目还提供了便捷的训练和推理工具,以及Hugging Face在线演示平台。
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