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tessdata

Tesseract OCR多语言数据文件库支持传统和LSTM引擎

tessdata是Tesseract 4.0.0及更高版本的语言数据文件库。它包含传统引擎和LSTM神经网络引擎的模型,支持多语言识别。项目提供整数化处理的LSTM模型,平衡了速度和精度。tessdata还有多个版本可选,适应不同性能需求。所有数据采用Apache-2.0许可证,为OCR技术发展贡献资源。

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。
ttslearn - 音声合成的学习与实践必备Python库
GithubPythonttslearn学習済みモデル开源项目日本語TTS音声合成
ttslearn是一个基于Python的开源音声合成库,支持JSUT和JVS等多种数据集,提供多种音声合成技术实现。其丰富的示例和详尽的文档支持,使其成为学术研究和项目实践中音声合成学习的优选资源。
EasyOCR - 支持80多种语言文字识别工具
CRNNDBnetEasyOCRGithubOCRPytorch开源项目
EasyOCR是一款支持80多种语言和主要书写系统(如拉丁文、中文、阿拉伯文等)的光学字符识别(OCR)工具。它提供简单的安装和使用指南,帮助快速实现文本检测与识别,适用于多种场景。最新版本增加了Apple Silicon支持并修复了兼容性问题。未来版本将支持手写文本识别,进一步增强其功能。
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。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
tensorlayer-chinese - 基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库
GithubTensorFlowTensorLayer增强学习开源项目深度学习神经网络
TensorLayer是一个基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库,提供丰富的神经网络组件和函数,以帮助研究人员及工程师应对复杂的AI挑战。项目包含详细的中文文档,并拥有活跃的中文和英文社群,提供广泛的讨论与支持平台。
fasttext-zh-vectors - fastText库:支持中文文本分类与词向量学习
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型训练数据词向量语言识别
fastText是开源且易于使用的库,可在标准硬件上快速进行文本表示学习和分类。此库支持157种语言,并包含预训练模型,适用于文本分类与语言识别,且能在多核CPU上快速训练、并适合移动设备应用。
Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目
Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码,包含MAP-CC(8000亿中文token预训练数据集)、CHC-Bench(中文难例指令理解基准测试)和CT-LLM(2B参数中文中心语言模型)。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法,为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架,通过四阶段的官方PyTorch实现,支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上,评估各个模块的性能表现,包括准确性、速度和内存需求,并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试,或进行更深入研究。
TencentPretrain - 多模态预训练和微调框架,支持文本、视觉与音频数据
GithubTencentPretrain下游任务多模态开源项目模型库预训练
腾讯开发的多模态预训练框架TencentPretrain,专为文本、视觉和音频数据设计,具有高效的模块化设计,便于使用现有预训练模型并提供扩展接口。支持CPU、单GPU及分布式训练模式,拥有丰富的预训练模型,适用于如分类、机器阅读理解等多种下游任务,在多个竞赛中表现优异。详见完整文档及快速入门指南。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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