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。

pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现

GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练

该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现，提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型，支持对ROCStories Cloze任务进行微调，效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。

Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理

FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度

Flowformer 是一种 Transformer 模型，通过引入保护流网络理论，实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列，在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中，Flowformer 的平均准确率达到56.48%，超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置，提供了核心代码实现和多个领域的应用示例，为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。

tacotron - 开源文字到语音合成系统，采用TensorFlow实现

GithubTacotronTensorFlow开源开源项目训练模型语音合成

Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统，能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis'，虽然当前性能未及Google的演示，但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集，并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南，便于用户快速开始使用及测试。

GST-Tacotron - PyTorch实现的自动语音合成与风格控制模型

GST-TacotronGithubPyTorch中文支持多说话人数据集开源项目语音合成

GST-Tacotron是一个基于PyTorch的端到端语音合成系统实现，实现无监督风格建模、控制与转移技术。该项目已增加对Blizzard数据集的支持，同时提供了预训练模型，专门针对中文数据集进行训练。支持简单的命令行操作以训练模型和生成.wav格式的语音文件，方便研究人员和开发者在多说话人数据集上进行语音合成实验。

faster-whisper-large-v3-turbo-ct2 - 基于Whisper large-v3的多语言语音识别模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper多语言支持开源项目模型语音识别

这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本，专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录，兼具准确性和速度。通过faster-whisper库，可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储，计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。

xformers - Transformer 研究加速工具

GithubPyTorchTransformerxFormers开源项目注意力机制深度学习

xFormers 是一个加速 Transformer 研究的开源工具库。它提供可自定义的独立模块，无需样板代码即可使用。该项目包含前沿组件，专注于研究需求，同时注重效率。xFormers 的组件运行快速且内存利用率高，集成了自定义 CUDA 内核和其他相关库。它支持多种注意力机制、前馈网络和位置编码，适用于计算机视觉、自然语言处理等多个领域的研究工作。

TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型

GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库

TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型，使用线性注意力机制，优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库，包含1.4万亿个词元，支持中文、英语和多语言基准测试，在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本，开放给学术研究，商用需申请许可。

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。

mformer-care - 基于Transformers的多模态深度学习模型

GithubHuggingfacetransformers开源开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

mformer-care是一个基于Hugging Face Transformers库开发的开源项目，采用MIT许可证，支持英语语言处理。该项目利用Transformer架构实现多模态数据的处理与分析。

Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速

GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别

Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调，支持多种数据类型的训练，并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外，项目提供了跨平台应用和服务器部署方案，为语音识别应用开发提供了全面支持。

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