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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。

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介绍相关项目
silero-models - 提供预训练的企业级语音识别和合成模型
GithubONNXPyTorchSilero Models开源项目文本转语音语音识别
silero-models展示高质量预训练语音识别与合成模型，提供简化的企业级语音技术解决方案，性能匹敌谷歌STT。模型即用、支持多语言、语音合成自然，将企业和开发者的部署流程简化至极致。
awesome-russian-speech - 全面汇总俄语语音技术资源与开发工具
Github俄语开源项目语音合成语音技术语音模型语音识别
项目整理了俄语语音技术的全面资源，包括识别、合成和转换等领域的数据集、模型和开发工具。内容覆盖从预处理到后处理的各个环节，如重音标注和标点恢复。此外还收录了相关词典、语言学资源和行业历史，为俄语语音技术的研究与开发提供了宝贵参考。
ControlSpeech - 实现零样本语音克隆和风格控制的开源工具包
ControlSpeechGithub开源项目评估指标语言风格控制语音合成零样本说话人克隆
ControlSpeech是一个开源的语音合成项目，专注于实现零样本说话人克隆和语言风格控制。项目包含基线模型、VccmDataset数据集、评估指标和复现代码。通过解耦编解码器技术，ControlSpeech为研究人员和开发者提供了探索灵活语音合成的工具。该项目可应用于个性化语音助手、多语言配音等领域，为语音合成技术的研究和应用提供新的可能性。
pesto - 基于机器学习的高效音高估计开源工具
GithubPESTOPyTorch命令行界面开源项目机器学习音高估计
PESTO是一个开源的音高估计工具，基于机器学习技术开发。该项目获得ISMIR 2023最佳论文奖，具有出色的性能和快速的处理速度。PESTO支持多种音频格式，提供命令行和Python API接口，便于集成使用。与CREPE相比，PESTO的模型参数更少，但在主要数据集上表现相当。适用于需要高效音高估计的音频处理应用。
vosk-api - 离线开源多语言语音识别工具，支持多种设备
GithubVosk多语言支持开源工具包开源项目离线语音识别
Vosk是一款离线开源语音识别工具包，支持20多种语言和方言。其模型体积小（仅50MB），但能提供连续的大词汇量转录、零延迟响应和流媒体API。支持Python、Java、Node.JS、C#、C++、Rust、Go等多种编程语言。适用于聊天机器人、智能家居设备、虚拟助手，也能为电影创建字幕、为讲座和采访生成转录。Vosk从Raspberry Pi等小型设备到大型集群均可扩展。访问Vosk官网获取安装指南、示例和文档。
soundstorm-pytorch - 基于PyTorch的高效并行音频生成模型
GithubPytorchSoundStorm人工智能开源项目深度学习音频生成
SoundStorm是Google DeepMind开发的高效并行音频生成模型，本项目提供其PyTorch实现。该模型将MaskGiT技术应用于Soundstream的残差向量量化编码，采用Conformer架构。项目包含完整的训练和生成代码，支持原始音频处理和文本到语音转换。此实现整合了多个相关模型，旨在促进前沿语音合成技术的应用与研究。
OpenVoice - 全面掌握多语种声音克隆技术：OpenVoice提供高精度与灵活性
GithubOpenVoice商业使用多语言支持开源项目热门语音克隆音频质量
OpenVoice是一款革命性的语音克隆工具，提供准确的音色复制和灵活的声音风格控制，支持多种语言和口音。V2版本进一步强化了音质，并增设了多种母语级支持，包括英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语，并从2024年4月起免费提供商业使用。OpenVoice已广泛应用于即时语音克隆功能，并在全球范围内持续扩展用户群体。
DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎
GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别
DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎，基于百度的Deep Speech研究，并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取，支持和贡献指南请参阅相应文件。
Tacotron-pytorch - 端到端文本至语音合成技术的高效实现
GithubLJSpeechTacotron-pytorchpytorch开源项目文本转语音训练
Tacotron-pytorch是基于Pytorch框架开发的端到端文本至语音合成模型。该项目支持通过清晰的指南轻松部署和训练，使用LJSpeech数据集，并附带完整的预处理代码和网络训练文件。用户可以根据需要自定义超参数，非常适合进行科研和技术开发。项目提供了将成熟度逐渐提升的语音示例，欢迎进行下载和反馈。
mars5-tts - MARS5英文语音合成模型，提供多声部解析能力
CAMB.AIGithubMARS5开源项目深度学习热门自然语言处理语音模型
MARS5是由CAMB.AI开发的英文语音合成模型，采用两阶段AR-NAR管道设计，并具有创新的NAR组件。该模型能够在仅需5秒的音频和一小段文本的情况下，处理包括体育解说、动画等在内的多样化、复杂的语调场景。用户可以通过简单的设置，选择浅色克隆或深色克隆方法进行语音合成，优化输出以适应特定用途。支持通过Docker或API使用模型，适合没有硬件条件的用户。详见官方文档和GitHub页面。
相关项目
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