conformer

结合卷积神经网络和Transformers的语音识别模型

Conformer PyTorch 卷积神经网络 Transformer 语音识别 Github 开源项目

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。

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。

Autoformer - 具有自相关性的分解变压器，用于长期序列预测

AutoformerGithubTransformer开源项目时间序列预测自动相关机制长期预测

Autoformer是一种长时间序列预测的通用模型，采用分解变压器和自动相关机制，实现38%的预测精度提升，覆盖能源、交通、经济、天气和疾病等应用领域。最近，该模型已被纳入Hugging Face和Time-Series-Library，并在2022年冬奥会中用于天气预报。Autoformer不同于传统Transformer，不需位置嵌入，具备内在的对数线性复杂度，易于实现和复现。

silero-models - 提供预训练的企业级语音识别和合成模型

GithubONNXPyTorchSilero Models开源项目文本转语音语音识别

silero-models展示高质量预训练语音识别与合成模型，提供简化的企业级语音技术解决方案，性能匹敌谷歌STT。模型即用、支持多语言、语音合成自然，将企业和开发者的部署流程简化至极致。

faster-distil-whisper-large-v3 - 基于CTranslate2的Whisper语音识别优化模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别

基于distil-whisper/distil-large-v3的CTranslate2转换模型，专注于提升语音识别效率。模型采用FP16格式存储权重，支持多语言转录功能，可灵活调整计算类型。项目提供完整的使用示例和转换文档，方便开发者快速集成和部署。

ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型

CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目

CTransformers提供Python接口，通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型，如GPT-2、GPT-J、LLaMA等，并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项，适合高性能自然语言处理任务。

faster-whisper-large-v2 - 多语言语音识别模型支持高效转录和翻译

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

faster-whisper-large-v2是基于OpenAI Whisper large-v2模型转换的CTranslate2格式语音识别模型。该模型支持100多种语言的音频转录和翻译，性能高效且语言覆盖范围广泛。开发者可通过faster-whisper库轻松使用，实现强大的多语言语音处理。模型采用FP16格式保存权重，可在加载时根据需求调整计算类型，适应不同应用场景。

bigvgan_v2_24khz_100band_256x - 大规模训练的通用神经声码器

BigVGANGithubGradioHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器音频合成

该项目通过大规模训练为神经声码器领域带来了新的发展。其自定义的CUDA内核实现了1.5至3倍的推理速度提升，满足高效应用需求。利用多尺度的子频段判别器和梅尔谱损失进行训练，适应多种音频环境，涵盖多语言语音和环境音等。项目还集成至Hugging Face Hub，提供预训练模型和交互式演示，支持最高24 kHz的采样率和多种频段配置，为语音合成领域的研究者和开发者提供便利。

audio-transformers-course - Transformers在音频和语音处理中的应用与实践

Audio Transformers CourseGithubHugging Face多语言开源开源项目机器学习

audio-transformers-course是一个开源课程项目，聚焦于Transformers模型在音频和语音处理领域的应用。课程提供多语言版本，内容包括详细教程、代码示例和Jupyter notebooks，适合开发者和研究人员学习音频Transformers技术。项目支持社区参与翻译，致力于推广音频处理的前沿知识。

Crossformer - 高效利用跨维度依赖的多变量时间序列预测模型

CrossformerGithubTransformer开源项目时间序列预测注意力机制深度学习

Crossformer是一种新型Transformer模型，针对多变量时间序列预测设计。该模型采用维度分段嵌入、两阶段注意力机制和层次编码器-解码器结构，有效捕捉时间和维度间的依赖关系。Crossformer在多个基准数据集上表现优异，为长序列预测和高维数据处理提供新思路。其开源实现便于研究人员和实践者探索应用。

toolformer-pytorch - 语言模型自主学习工具使用，提高API调用效率

API调用GithubMetaAIPytorchStability.aiToolformer开源项目

Toolformer-Pytorch是由MetaAI开发的开源项目，旨在使语言模型能够自主调用API工具来完成任务。得益于Stability.ai的支持和开源社区的贡献，该项目显著提升了语言模型对工具的理解和使用能力。无论是时间查询还是简单的数学运算，Toolformer都表现出色，同时通过优化和微调，降低了文本困惑度。安装简单，适用于各种Python环境。

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