LookOnceToHear

视觉引导的智能目标语音提取系统

Look Once to Hear 语音分离智能听力系统目标说话人识别音频处理 Github 开源项目

Look Once to Hear 项目开发了一种新型智能听觉系统，通过短暂观察目标说话者即可实现选择性听取其声音。该技术结合计算机视觉和语音处理，能在嘈杂环境中准确提取目标语音。项目获得 CHI 2024 最佳论文荣誉提名，并公开了相关代码、数据集和评估方法，为智能听觉研究提供了重要参考。

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介绍相关项目

VideoChat - 通过GLM-4-Voice和级联语音方案实现低延迟交互的数字人对话系统

GLM-4-VoiceGithubMuseTalk开源项目数字人语音交互音色克隆

数字人对话系统提供支持实时语音交互的平台，采用GLM-4-Voice结合ASR-LLM-TTS-THG技术，实现低延迟和音色克隆。用户可选择端到端或级联系统，享受3秒首包延迟的优势。项目支持本地部署和多种推理方式，结合FunASR、Qwen和MuseTalk技术，提升视频和语音合成稳定性。该系统为开发者提供灵活高效的语音对话解决方案。

speech_course - 全面语音处理技术课程，从信号处理到人工智能应用

GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别

这门课程全面涵盖语音处理技术，从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等，并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式，辅以详细的幻灯片和视频资料，旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。

Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型

GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理

该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优，拥有280万条指令-响应对，支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型，提升高分辨率视觉输入的细粒度解释，并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练，并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。

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。

RealtimeSTT - 实时语音转文本库适用于低延迟应用

GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音助手语音转文本

RealtimeSTT是一个为实时应用设计的语音转文本库。它集成了语音活动检测、实时转录和唤醒词激活等功能，适合开发语音助手和需要快速精确语音转文本的应用。该库采用WebRTCVAD和SileroVAD进行语音检测，Faster_Whisper执行转录，Porcupine或OpenWakeWord负责唤醒词检测，体现了当前语音识别技术的先进水平。

Bert-VITS2-ext - 实现声音到脸部表情的同步生成的TTS及声音识别的应用

Bert-VITS2GithubTTS开源项目数据预处理表情生成音频质量

Bert-VITS2-ext 专注于TTS及声音识别的创新应用，实现声音到脸部表情的同步生成。该技术结合VITS，支持多语言，适用于复杂交互场景，为动画与虚拟互动领域开辟新可能。

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。

通义听悟 - 音视频转写与会议分析AI工具

AI办公AI助手AI工具办公工具多语言同步翻译实时语音转文字热门自定义prompt通义听悟

通义听悟，一款工作学习AI助手，使用大模型技术实现音视频内容的实时记录、转写和分析。支持多语言翻译和发言人识别，有效缩短音视频资料处理时间，提升效率。

LLM-Codec - 跨模态音频处理新方案：LLM驱动音频编解码模型

GithubLLM-CodecUniAudio 1.5大语言模型开源项目跨模态学习音频处理

LLM-Codec是一种创新音频编解码模型，将音频转换为文本空间，实现跨模态学习。基于LLM-Codec的UniAudio 1.5能通过少量示例执行多种音频任务，包括语音情感分类、音频分类和语音增强。该开源项目为少样本音频任务学习和多模态LLM研究开辟了新途径。

Whisper-transcription_and_diarization-speaker-identification- - 使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别的完整教程

GithubOpenAIWhisperdiarization人工智能开源项目音频转录

本教程详细介绍如何使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别，并结合pyannote-audio进行对话分析。学习如何准备音频、区分说话人，并将结果与转录文本匹配，实现智能音频分析。

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