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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。

Multilingual-MiniLM-L12-H384 - 紧凑高效的多语言预训练模型助力跨语言自然语言处理
GithubHuggingfaceMiniLM多语言模型开源项目模型模型压缩自然语言处理跨语言任务
Multilingual-MiniLM-L12-H384是一款小型多语言预训练模型,采用12层结构和384维隐藏单元,transformer参数仅2100万。该模型在XNLI和MLQA等跨语言任务中表现出色,支持15种语言,同时保持了较小的模型规模。它融合了BERT的架构设计和XLM-R的分词技术,适用于各类需要高效多语言处理的应用场景。
whisper-large-v3 - 突破性多语言语音识别与翻译模型
GithubHuggingfaceOpenAIWhisper多语言开源项目模型语音翻译语音识别
Whisper large-v3是OpenAI开发的新一代语音识别和翻译模型,支持100多种语言。相比前代模型,它采用128个梅尔频率通道并新增粤语语言标记,将各语言错误率降低10-20%。模型可用于语音转录和翻译任务,易于集成应用。Whisper large-v3展现出卓越的泛化能力,为语音识别技术带来重大进展。
StreamSpeech - 在线和实时翻译模型
GithubStreamSpeech多任务学习实时合成开源项目语音翻译语音识别
StreamSpeech通过一个整合的模型,在线和实时翻译中展现行业领先水平,支持多达8种包括语音识别和语音转换任务。提供Web GUI演示,允许用户在浏览器中直接体验。探索StreamSpeech的功能和实例。
spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件
GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目
该模块将大型语言模型(LLMs)集成到spaCy中,实现了快速原型设计和提示生成,无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API,并兼容Hugging Face上的开源LLMs,如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain,提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础,提供灵活高效的NLP解决方案。
brouhaha - 集成语音活动检测、信噪比和房间声学评估的开源音频分析模型
BrouhahaGithubHuggingfacepyannote开源项目房间声学模型语音噪声比语音活动检测
Brouhaha是一个基于pyannote.audio的开源音频分析模型,集成了语音活动检测、语音信噪比和C50房间声学评估功能。该模型采用多任务训练方法,在LibriSpeech、AudioSet等数据集上进行训练,能够同时处理多项语音分析任务。Brouhaha通过简单的Python接口即可使用,为语音处理和声学分析研究提供了便捷工具。该项目在GitHub上开源,为相关领域的研究人员和开发者提供了新的技术支持。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
mindnlp - 开源自然语言处理与大语言模型框架
GithubMindNLPMindSpore大语言模型开源项目自然语言处理预训练模型
MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库,支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型,通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库,并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理,非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。
TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能
GithubHuggingfaceTowerBase-7BUnbabel多语言开源项目文本生成模型翻译模型
TowerBase-7B-v0.1是一个多语言模型,通过继续在Llama 2的基础上对20亿条多语种数据进行预训练,在10种主要语言中表现出色。非常适合用于翻译和相关应用任务,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等测试中展现出优异的归一化准确率。该模型支持快速无监督调优,为相应语言的研究提供支持。技术报告将提供详细信息。
m2m100_1.2B - 先进的多语言机器翻译模型实现百种语言无障碍转换
GithubHuggingfaceM2M100多语言翻译开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
m2m100_1.2B是一款革新性的多语言机器翻译模型,覆盖100种语言的9900个翻译方向。该模型采用编码器-解码器架构,能够实现高质量的直接语言转换,无需中间语言过渡。这一突破性技术为全球跨语言交流提供了高效便捷的解决方案,在机器翻译领域具有重要意义。
lingua-go - 准确识别文本语言的灵活工具,适用于多种自然语言处理场景
AIGithubLingua开源项目文本分类自然语言处理语言识别
Lingua-go 是一款能够准确识别文本语言的开源工具,适用范围广泛,包括长文本、单个词语和短语等。相比其他库,它在处理短文本时表现更佳,无需依赖外部API,支持75种语言,完全离线使用,适合预处理、文本分类和拼写检查等自然语言处理任务。
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