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SpeechMOS

简化语音质量评估的开源工具

SpeechMOS语音质量评估MOS预测PyTorch音频处理Github开源项目

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。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
Stable Audio Open - 开源文本转音频模型 生成高质量短音频样本和音效
AI工具Stable Audio Open开源模型文本到音频音效制作音频生成
Stable Audio Open是一个开源的文本转音频生成模型，专注于创建短音频样本、音效和音乐制作元素。用户可通过文本提示生成最长47秒的高质量音频。该模型适用于创建鼓点、乐器片段、环境音效和拟音效果等。作为免费开源工具，它为音乐制作和声音设计提供了实用的解决方案。用户可以使用自己的数据微调模型，生成个性化音效。此外，模型支持部署到个人设备，便于自定义使用。
voicesmith - 实现个性化语音合成的强大工具
DelightfulTTSGithubUnivNetVoiceSmith多说话者模型开源项目文本转语音
VoiceSmith是一个允许用户训练和应用单语者及多语者模型的平台。该项目基于改良的DelightfulTTS和UnivNet模型，能在个人数据集上进行微调，带来高度自然的语音输出。VoiceSmith还包括数据预处理工具，如自动文本规范化功能，适合在Windows或Linux系统上使用，推荐配置NVIDIA GPU以优化训练效率。
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。
huggingsound - 基于HuggingFace的语音处理开源工具库
GithubHuggingFaceHuggingSound开源项目模型训练自然语言处理语音识别
HuggingSound是基于HuggingFace工具开发的语音处理工具库。该项目为语音识别、模型微调和评估提供了简洁的接口。适用于Python 3.8+环境，支持pip安装。HuggingSound能够利用预训练CTC模型进行推理，并通过语言模型增强识别准确度。此外，它还包含模型评估和微调功能，便于研究人员根据特定数据集优化模型表现。
MMSA - 多模态情感分析统一框架助力研究
GithubMMSAPython工具包多模态情感分析开源项目数据集深度学习模型
MMSA是一个多模态情感分析统一框架，集成15种先进MSA模型，支持MOSI、MOSEI和CH-SIMS数据集。框架提供Python API和命令行工具，方便使用。结合MMSA-FET工具包，可进行自定义多模态特征提取实验。MMSA为多模态情感分析研究提供了全面系统的支持平台，助力相关领域的深入研究与创新。
Speech Meter - 智能口音分析与发音提升平台
AI工具AI语音技术Speech Meter发音改进口音分析语言学习
Speech Meter是一款专业的口音分析和发音改进工具。它通过人工智能技术，为语言学习者提供个性化的语音评估和实时反馈。用户可以获得准确的发音指导，有效提升口语技能。这个易于使用的在线平台适合各种水平的学习者，是语音学习过程中的理想辅助工具。
Codec-SUPERB - 音频编解码模型性能评估基准平台
Codec-SUPERBGithub开源项目性能基准评估框架语音处理音频编解码
Codec-SUPERB是一个综合性音频编解码模型评估平台，提供标准化测试环境和统一数据集。平台特色包括直观的编解码接口、多角度评估和在线排行榜。它旨在促进语音处理领域的发展，为研究人员提供便捷的模型集成和测试环境，支持快速迭代和实验。
fish-speech - 全新的TTS解决方案
Fish AudioGithub在线演示开源开源项目本地推断热门语音合成
Fish Speech项目是一个基于最新语音合成模型的平台，提供包括VITS2、Bert-VITS2在内的多种模型。项目代码遵循CC-BY-NC-SA-4.0许可发布，且拥有多种语言文档支持和实用的在线演示。该平台适用于学术研究和开发使用，旨在推动语音合成技术的发展并提供高质量的语音生成服务。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。
deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。
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