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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。

mandarin-tts - 模块化的中文文本到语音合成框架
AI绘图Githubgithubmandarin-ttsvocoder开源项目语音合成
mandarin-tts是一个模块化的中文文本到语音合成框架,适用于加速科研和产品开发。它的主要特点包括模块化配置、多样的声码器支持以及丰富的嵌入选项,如说话人、韵律和文本嵌入。此外,该框架还支持预测语音的持续时间、音调和能量变化,通过开源合作进一步拓展其功能。框架提供多数据集的音频样本和预训练模型,方便用户使用和进一步开发。此外通过正确使用专有名词,如YAML配置文件,并加入客观描述,提供高效的开发工具给研究人员和开发者。
GOT-OCR2_0 - GOT-OCR2_0为OCR技术开创统一端到端模型新纪元
GOTGithubHuggingfaceOCR图像识别开源项目模型自然语言处理视觉语言模型
GOT-OCR2_0项目提出通用OCR理论,通过统一端到端模型实现OCR 2.0。该模型具备多语言识别、版面分析和细粒度OCR能力,可处理普通文本、格式化文本及多页文档。项目提供开源训练代码和在线演示,为OCR技术发展开辟新方向。
seed-tts-eval - 零样本语音生成评估数据集与度量工具
AI安全GithubTTS开源项目测试集评估指标语音合成
seed-tts-eval是一个开源项目,提供评估零样本语音生成能力的客观测试集。该测试集包含英语和中文公开语料库样本,并配备计算词错误率和说话人相似度的脚本。这套工具主要用于评估语音合成模型在跨语言和零样本场景下的性能。项目采用Common Voice和DiDiSpeech-2数据集,包含3000个测试样本。评估指标包括使用Whisper和Paraformer模型的词错误率,以及基于WavLM的说话人相似度。这些工具有助于客观评估语音合成技术的进展。
dl-for-emo-tts - 通过深度学习实现情感语音合成
GithubTacotron优化器开源项目情感语音合成数据集深度学习
项目通过深度学习实现情感语音合成,包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略,如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题,但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。
DL-Simplified - 为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集
Deep LearningGithubMachine Learning开源开源项目数据分析项目贡献
DL-Simplified 资源库为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集。该库包括按模板组织的数据集、图片、模型文件和依赖。用户可浏览问题区、fork仓库、创建PR等方式参与。深度学习通过多层神经网络处理大量数据,实现不同级别的数据抽象。了解最新的开源活动和参与方法,及项目成就与贡献者。
NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库
GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉
提供全面的自然语言处理(NLP)资源,涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态,探索自然语言处理的应用潜力。
t5-large - 统一文本到文本格式的大规模多语言NLP模型
GithubHuggingfaceT5多任务学习开源项目文本生成模型自然语言处理迁移学习
T5-Large是一个基于Text-To-Text Transfer Transformer架构的NLP模型,拥有7.7亿参数。该模型采用统一的文本到文本格式,能够处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种任务。T5-Large在C4语料库上进行预训练,支持英语、法语、罗马尼亚语和德语,并在24项NLP任务中展现出优秀性能。这个versatile模型为各种文本处理应用提供了强大的基础。
LaTeX_OCR_PRO - 基于深度学习的多语言数学公式识别系统
AttentionGithubLaTeX_OCR_PROSeq2Seq开源项目数学公式识别机器学习
LaTeX_OCR_PRO是一个开源的数学公式识别项目,结合Seq2Seq、Attention和Beam Search技术,实现了对标准、中文及手写数学公式的高精度识别。项目提供完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程,在多项性能指标上达到业界领先水平。此外,LaTeX_OCR_PRO还支持训练过程和注意力机制的可视化,为相关研究和应用开发提供了有力支持。
data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架
Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型
Data2Vec是一种开源模型,基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调,在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段,Data2Vec准确提取上下文信息,优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中,取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率(WER),体现了其在业内的竞争力。
LabelLLM - 开源数据标注平台 优化LLM开发流程
GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台
LabelLLM是一个开源数据标注平台,旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用,可显著提高数据标注效率,为LLM训练数据准备提供有力支持。
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