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lang-id-commonlanguage_ecapa

基于ECAPA-TDNN的多语言语音识别模型

该项目开发了一个基于ECAPA-TDNN架构和SpeechBrain框架的语言识别模型,能够从语音输入中识别45种不同语言。模型在CommonLanguage数据集上预训练,达到85%的识别准确率。系统采用ECAPA模型结合统计池化技术,并在其上应用分类器。模型支持处理16kHz采样率的音频,并能自动进行音频标准化。项目提供了简洁的Python接口,方便研究者和开发者进行语言识别实验和应用开发。

lang-id-voxlingua107-ecapa - 多语言语音识别模型 支持107种语言
ECAPA-TDNNGithubHuggingfaceSpeechBrainVoxLingua107多语言模型开源项目模型语言识别
该模型基于VoxLingua107数据集训练,采用ECAPA-TDNN架构,能够识别107种不同语言的语音。模型支持直接进行语言识别或用作特征提取器,适用于16kHz采样的单声道音频。通过简单的Python API,可以方便地集成到各种应用中。模型在自动收集的YouTube数据上训练,在VoxLingua107开发数据集上的错误率为6.7%。
voxlingua107-epaca-tdnn - 全新多语言识别模型,覆盖107种语言,实现精确分类
GithubHuggingfaceSpeechBrainVoxLingua107开源项目数据集模型语言识别
该多语言识别模型基于SpeechBrain训练于VoxLingua107数据集,采用ECAPA-TDNN架构,可识别多达107种语言的语音。模型可用于独立的语言识别或作为嵌入特征提取器,助力开发自定义语言识别系统。训练数据源于自动采集的YouTube视频,总计6628小时的语音样本。模型在评测数据集上的误差率为7%,但在处理小众语言及带口音的语音时性能可能受限。
spkrec-ecapa-voxceleb - 基于SpeechBrain的ECAPA-TDNN说话人验证系统
ECAPA-TDNNGithubHuggingfaceSpeechBrainVoxCeleb开源项目模型语音识别说话人验证
该项目基于SpeechBrain框架,提供预训练的ECAPA-TDNN模型用于说话人验证和嵌入提取。模型在VoxCeleb 1和2数据集上训练,在VoxCeleb1测试集达到0.80%的错误等价率。系统架构结合卷积和残差块,采用注意力统计池化提取嵌入,并使用加性边际Softmax损失训练。项目提供简单的接口,方便用户进行说话人验证或嵌入提取,可应用于多种语音识别场景。
xlm-roberta-base-language-detection - 多语言文本自动识别模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理语言识别
这是一个基于XLM-RoBERTa模型微调的多语言文本分类工具,可识别20种语言,测试集准确率达99.6%。模型通过简单的pipeline API快速部署,适用于多语言环境下的自动语言检测。与基准模型相比,该工具在准确性和易用性方面均有提升,为自然语言处理应用提供了可靠的语言识别功能。
51-languages-classifier - 多语言文本分类模型可精准识别51种语言
GithubHuggingfaceMASSIVEXLM-Roberta分类多语言开源项目模型语言识别
该项目开发了一个基于XLM-Roberta的51语言分类器,能够精确区分51种不同语言的文本。模型使用MASSIVE数据集进行训练,该数据集包含超过100万条多语言话语样本。在评估中,模型在大多数语言上的F1分数均超过0.98,展现出优异的性能。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松集成和使用这一多语言分类模型。
fasttext-language-identification - 轻量级开源库实现217种语言的快速准确识别
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型自然语言处理词向量语言识别
fastText是一个高效的开源文本分类和词向量学习库,能在普通硬件上快速训练模型并可压缩用于移动设备。其语言识别模型基于维基百科和Common Crawl数据,可识别217种语言。通过简单的Python代码,用户可实现语言检测并获取多语言概率输出。该库适用于需要快速、准确进行多语言文本处理的应用场景。
speechbrain - 加速对话AI开发的开源PyTorch工具包
GithubPyTorchSpeechBrain人工智能开源项目聊天机器人语音处理
SpeechBrain是一个基于PyTorch的开源框架,专注于对话AI技术的快速开发,涵盖语音助手、聊天机器人和大型语言模型。该项目包含超过200个训练配方,覆盖40个数据集进行20种语音和文本处理任务。支持从零开始构建模型或微调如Whisper、Wav2Vec2等预训练模型。此外,SpeechBrain通过30多个Google Colab教程促进教育和学习,帮助用户深入了解对话AI系统。
xlm-roberta-europarl-language-detection - 多语言环境下的高效语言检测模型
EuroparlGithubHuggingfacexlm-roberta-base开源项目模型精调模型训练超参数语言检测
此项目在Europarl数据集上细调xlm-roberta-base模型,取得了优异的语言检测性能。模型在不同语言环境下的识别能力接近完美。通过优化器和学习率策略,以及混合精度训练,提升了收敛速度和资源效率。适合作为多语言支持的解决方案,适用于自动翻译和内容分类,助力国际市场业务。
wav2vec2-lv-60-espeak-cv-ft - 利用微调的wav2vec2模型提升多语言语音和语素识别能力
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自主学习自动语音识别语音识别跨语言
wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调,实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签,需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异,超过以往单一语言模型的效果。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
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