Github
Huggingface
文档
论文Silero-Models 项目介绍
Silero-Models 是一个新颖的开源项目，旨在提供企业级的语音识别（STT）和语音合成（TTS）模型。该项目的目标是让任何人都能方便地使用高质量的语音技术，其性能媲美甚至超越市面上一些知名的解决方案，如谷歌的语音识别。
项目亮点
- 无须 Kaldi 和编译步骤：用户无需繁杂的操作，无需编译复杂的程序，只需简单几步即可使用。
- 一行代码调用：只需一行代码即可使用语音合成功能。
- 支持多音色：拥有丰富的语音库，可以选择不同风格的声音合成对话。
- 端到端管道：模型是全端到端设计的，使用起来非常方便。
- 自然的语音效果：合成语音效果逼真自然，适合多种使用场景。
安装和使用
Silero-Models 的安装和使用方式灵活多样，您可以通过以下方法集成到项目中：
- PyTorch Hub：使用
torch.hub.load()方法加载模型。 - pip 包：通过
pip install silero安装，然后导入使用。 - 手动缓存：下载需要的模型和工具，根据需求进行修改。
语音识别（Speech-To-Text, STT）
Silero-Models 提供了多种语音识别模型，支持包括英语、德语、西班牙语、乌克兰语等多种语言。这些模型可以在多种平台上运行，包括 PyTorch、ONNX 和 TensorFlow。
模型特点
- 高质量和低延迟：提供的模型不仅具有高识别精度，还能在一条 CPU 线程上实现实时处理。
- 灵活的格式支持：支持常见的音频格式，适于快速集成应用。
语音合成（Text-To-Speech, TTS）
Silero-Models 提供的语音合成模型能够生成自然流畅的语音，适合多种语言和场景。
模型和发音人
支持多种语言的多发音人语音合成，用户可以根据需求选择不同的语音样式。
- V3 和 V4 版本模型：支持 SSML（语音合成标记语言）以更加精细地控制合成语音的发音、音调等。
- 广泛的语言覆盖：支持 Cyrillic、Indic 等多种语言族，适用于多语言合成需求。
文本增强（Text-Enhancement）
Silero-Models 还提供文本增强模型，用于自动添加大写字母和基本标点符号，使生成的文本更易读。
- 支持的语言包括英语、德语、俄语和西班牙语。
噪声去除（Denoise）
提供噪声去除模型，用于减少背景噪声及增强语音信号，提升音频质量，最大支持 48kHz 的采样率。
常见问题解答（FAQ）
想了解更多 Silero-Models 的性能和特性，请访问其Wiki 页面，您还可以在此找到如何添加新语言的详细指导。
商业用途与联系
对于有商业需求的用户，Silero-Models 提供商用许可和付费支持选项。您可以通过电子邮件（hello@silero.ai）与团队联系。
Silero-Models 致力于打破语音技术应用的壁垒，提供易用且高效的语音处理解决方案。无论是开发者、研究人员，还是教育从业者，Silero-Models 都能帮助您轻松整合先进的语音技术。
