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SpeechMOS

简化语音质量评估的开源工具

SpeechMOS是一款开源的语音质量评估工具,通过简单的代码即可预测主观语音得分。该项目支持多种MOS预测系统,包括UTMOS强模型,可用于评估语音自然度。SpeechMOS使用torch.hub加载模型,无需额外导入库,支持批量处理,适用于语音合成评估等多种场景。这个工具为研究人员和开发者提供了便捷的语音质量评估方法。

moshiko-candle-q8 - 语音文本基础模型与全双工对话框架
GithubHuggingfaceMoshi人工对话实时对话开源项目模型语音模型音频编码
Moshi是一个语音文本基础模型,通过神经网络技术实现语音到语音的自然转换。模型采用并行流处理方式,支持极低延迟的实时全双工对话,适用于日常交谈、问答咨询和角色扮演等场景。目前仅支持英语,并已实施安全防护机制。
moshika-pytorch-bf16 - 实时全双工语音对话的AI模型革新
GithubHuggingfaceMoshi实时交互对话模型开源项目文本到语音模型语音生成
Moshi是基于bf16的Pytorch实现的实时全双工语音对话模型,支持流式语音识别与文本到语音转换,拥有低延迟,适合自然语音交互场景。
PortaSpeech - 便携且高质量的PyTorch文本到语音生成工具
GithubPortaSpeechPyTorch实现开源项目文本转语音模型大小音频样本
基于PyTorch的PortaSpeech项目,提供一种高质量且便携的文本到语音转换实现方案。这个项目支持单声道和多声道TTS,包含快速启动指南、多种样本、预训练模型,适合研究和实际开发。它还为数据预处理和模型训练提供详细指南,帮助用户轻松使用并优化其TTS系统。
TTS - 高性能文本到语音生成库,支持多语言
GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型
TTS库基于最新研究成果,提供高效的文本到语音生成技术,实现了训练便捷、速度快、质量高的最佳平衡。该库包括预训练模型和数据集质量评估工具,已被广泛应用于20多种语言的产品和研究项目。支持多说话人TTS、快速模型训练、多GPU训练,并兼容PyTorch、TensorFlow和TFLite等多种平台。
dataspeech - 简化语音数据集标注与处理的实用工具
Data-SpeechGithub开源项目数据标注语音AI语音数据集音频转换
Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库,支持音频转换和注释,有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法,使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集,并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。
MASR - 基于Pytorch的开源自动语音识别框架
GithubMASRPytorch开源项目流式识别语音识别预训练模型
MASR是基于Pytorch开发的自动语音识别框架,支持流式和非流式识别。框架集成了多种模型,如deepspeech2、conformer等,可用于短语音和长语音识别。MASR具备集束搜索和贪心解码功能,提供预训练模型,支持多设备部署。项目设计简洁实用,支持中英文识别,并配有完整文档。
NISQA - 多维度语音质量评估和自然度预测深度学习工具
GithubNISQA开源项目自然语言合成训练语音样本语音质量预测
NISQA是一个先进的深度学习工具,专注于多维度语音质量评估,包括噪声、色彩度、断续和响度等特质。最新版本NISQA v2.0增强了预测精度,并支持模型训练与微调。NISQA-TTS专为评估文本到语音系统生成语音的自然度而设计。项目库含14,000多个语音样本,适用于广泛的训练和评估任务。
CoMoSpeech - 一步实现高质量语音和歌声合成的一致性模型
CoMoSpeechGithub一步采样一致性模型开源项目快速推理语音合成
CoMoSpeech是一种创新的语音合成方法,通过单步扩散采样实现高质量语音生成。该模型从扩散教师模型中提炼一致性模型,在保持音频质量的同时显著提高推理速度。在文本转语音和歌声合成任务中,CoMoSpeech展现出优异性能,推理速度超过实时150倍,大幅提升了基于扩散采样的语音合成的实用性。
metricgan-plus-voicebank - 基于MetricGAN+的开源语音增强模型实现PESQ 3.15分及STOI 93.0分
GithubHuggingfaceMetricGANPyTorchSpeechBrainVoicebank开源项目模型语音增强
MetricGAN+是一个基于SpeechBrain框架开发的语音增强模型,在Voicebank-DEMAND数据集测试中达到PESQ 3.15分和STOI 93.0分。模型支持16kHz采样率音频处理,提供Python接口实现音频降噪和质量优化。项目开源,可用于语音处理和音频增强等应用场景。
SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具
GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型
SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具,采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术,统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面,为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型,支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型,可用于语音处理研究和应用开发。
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