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tesstrain

Tesseract 5训练流程自动化工具

TesseractOCR模型训练机器学习图像处理Github开源项目

tesstrain是一个基于Makefile的Tesseract 5训练工作流工具。它提供完整的OCR模型训练流程，包括数据准备、训练、评估和可视化。支持自定义模型、微调和从头训练，具有灵活的配置选项。tesstrain能生成traineddata文件和错误率图表，适用于高效开发和优化Tesseract模型。

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介绍相关项目
TextSnatcher - Linux平台高效图像文字识别工具
GithubLinux应用OCRTextSnatcher图像文字识别开源软件开源项目
TextSnatcher是一款为Linux平台开发的开源OCR工具，基于Tesseract OCR 4.x引擎。它支持多语言识别，能快速从图像中提取文字。用户通过简单拖动即可完成文本复制，操作便捷。TextSnatcher界面友好，适用于日常和工作中的各种文字提取需求。该工具效率高，功能实用，为Linux用户提供了便捷的图像文字识别解决方案。
t5-base-tag-generation - T5模型微调实现自动文章标签生成
GithubHuggingfacet5-base开源项目文本分类机器学习标签生成模型自然语言处理
t5-base-tag-generation是基于T5模型微调的文本生成工具，专门用于从文章内容自动生成标签。该模型利用190k Medium文章数据集训练，采用1000个标签的分类体系进行数据清洗和标签增强。它将多标签分类转化为文本生成任务，可为各类文本高效生成相关标签，提升内容分类和检索效率。模型在50000篇文章上训练一个epoch，展现出良好的标签生成能力。
tensor2tensor - 一个旨在使深度学习更加深入的深度学习模型和数据集的库
GithubTensor2Tensor开源项目数据集模型训练深度学习翻译任务
Google Brain团队和社区合作开发的tensor2tensor库，通过提供多模态的深度学习模型和数据集，简化了机器学习的应用，尤其在文本、图像与语音处理上表现出色。项目不再开发新功能，但持续维护并推荐用户迁移到其后继库Trax，以获得更好的支持和更新。
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。
tarsier - 网页交互感知系统赋能AI代理执行网络任务
GithubLLMOCRTarsier开源项目网页交互自动化
Tarsier是一个为网络交互AI代理开发的视觉工具包。它利用智能标记和OCR技术将网页内容转化为结构化文本，使AI能够理解网页布局。该工具支持多种OCR引擎，提供易用的API，帮助开发者为AI代理增添网页感知能力，提高自动化网络任务的效率。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型，是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集，运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换，适用于学术研究与商业应用。
ocrs - 基于Rust的开源OCR引擎和命令行工具
GithubOCRONNXRust图像文字提取开源项目机器学习
ocrs是一个基于Rust的开源光学字符识别(OCR)库和命令行工具，利用机器学习技术从各类图像中提取文本。它旨在提供一个现代化的OCR引擎，能够处理多种图像类型，并大幅减少预处理工作。ocrs具有跨平台兼容性，支持WebAssembly，使用开放许可数据集训练。目前项目处于早期阶段，支持拉丁字母识别，并计划未来扩展更多语言支持。
megatts2 - Megatts2 的非官方实现，多语种语音合成训练
GithubMegatts2Pytorch-lightningVQ-GAN开源项目数据集准备文本到语音
megatts2为Megatts2的非官方实现，支持中英文混合的深度学习语音合成训练。该项目涵盖数据处理、模型训练及语音推理，使用Pytorch-lightning框架优化训练流程，目标训练1000小时语音数据。
T-Eval - 分步骤评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架
GithubT-Eval基准测试大语言模型工具使用能力开源项目评估
T-Eval是一个评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架。它将评估过程分解为指令遵循、规划、推理、检索、理解和审查等多个子过程，实现了细粒度分析。该项目提供英文和中文评测数据集、测试脚本和排行榜。T-Eval为研究人员和开发者提供了一个深入分析语言模型工具使用能力的新方法。
dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型
DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本
dc_tts，一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型，使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文，还对不同声音数据进行了深入研究，支持多种语言和数据集，提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型，适用于学术研究和实际应用场景。
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