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LookOnceToHear

视觉引导的智能目标语音提取系统

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。

Hey-Jetson - 面向边缘计算的实时语音识别平台
GithubJetsonTensorFlow开源项目深度学习神经网络语音识别
Hey-Jetson项目旨在为边缘计算设备提供高效的语音识别解决方案。该平台利用深度学习技术,整合了膨胀卷积、双向GRU和注意力机制等先进方法,在LibriSpeech数据集上进行训练。经测试,模型在测试集上达到78%的余弦相似度和18%的词错误率,展现出良好的识别性能。此外,项目还提供了基于Flask的API接口,方便在Nvidia Jetson等嵌入式设备上进行实时语音识别推理。
AudioLCM - 基于潜在一致性模型的文本到音频生成系统
AudioLCMGithub开源实现开源项目文本生成音频潜在一致性模型高质量音频生成
AudioLCM是一个开源的文本到音频生成系统,基于潜在一致性模型。该项目提供完整实现代码和预训练模型,支持高效生成高质量音频内容。AudioLCM在ACM-MM'24会议被接受,并在GitHub和HuggingFace平台发布。研究人员可使用预训练模型进行推理,或按指南准备数据集训练自定义模型。项目还包含数据集处理、变分自编码器训练等功能。
VoiceCraft - 实现零样本语音编辑和实时文本转语音的革命性技术
GithubVoiceCraft开源项目文本转语音神经编解码语言模型语音编辑零样本学习
VoiceCraft是一个开源的语音技术项目,专注于零样本语音编辑和实时文本转语音。该项目仅需几秒钟的参考音频即可克隆或编辑未知声音,在有声书、网络视频和播客等真实场景中表现出色。VoiceCraft提供多种运行方式,包括Google Colab、Docker和本地环境,方便研究人员和开发者使用。项目在语音编辑和零样本TTS领域达到了先进水平,为语音技术的发展开辟了新方向。
audioseal - 创新语音水印技术 提升音频安全性能
AI模型AudioSealGithub开源项目语音水印音频处理
AudioSeal是一种创新的语音水印技术,在音频中嵌入难以察觉的水印,并能快速准确地检测。该技术具有出色的抗篡改能力,可在编辑后的长音频中识别水印片段。AudioSeal实现了高精度的样本级检测,同时保持音质,适用于大规模和实时应用场景。其检测速度比现有方法快近百倍,为音频安全和版权保护提供了强有力的工具。
WhisperHallu - 实验性音频预处理工具提升Whisper转录准确度
AI处理GithubWhisper噪音去除开源项目语音转录音频预处理
WhisperHallu是一个实验性音频预处理项目,通过降噪、静音去除和语音标记等技术优化Whisper转录,减少幻听文本。该工具提供多种处理选项,支持与WhisperTimeSync和karaok-AI等项目集成。项目包含Google Colab笔记本和详细的安装使用说明,为追求高质量音频转录的开发者和研究人员提供了实用解决方案。
J.A.R.V.I.S - 开源智能语音助手实现多功能自动化
GithubJ.A.R.V.I.SPython项目人工智能开源软件开源项目语音助手
J.A.R.V.I.S是一个开源的智能语音助手项目,集成了多项实用功能。它支持动态人脸识别认证、邮件发送、新闻播报和待办事项管理等。该项目还能执行网站访问、音乐播放、天气查询和YouTube搜索等任务。J.A.R.V.I.S通过语音交互方式,为用户提供信息获取和设备控制服务,旨在提升日常生活和工作效率。该项目基于Python开发,整合了多个功能模块。除基本的语音交互外,J.A.R.V.I.S还实现了人脸识别、邮件处理、新闻API集成等高级功能。系统可执行网页浏览、音乐控制、天气报告等日常任务,并支持YouTube视频搜索和下载。J.A.R.V.I.S项目展示了如何利用开源技术构建复杂的智能助手系统。
Video-LLaVA - 视频多模态模型,具备像素级定位能力
GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文
PG-Video-LLaVA通过模块化设计,首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块,能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能,并结合音频上下文完善视频内容理解,提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。
Bert-VITS2 - 多语言BERT驱动的语音合成模型
Bert-VITS2FishAudioGithubMassTTSTTSVITS开源项目
Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型,提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目,并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档,项目强调中文用户需求和法律合规,禁止违规用途。
AudioGPT - 多功能音频生成与理解平台,支持语音、音乐、音效及虚拟人对话
AudioGPTGithub开源项目语音增强语音识别音乐生成音频合成
AudioGPT 是一个多功能音频生成与理解平台,具备语音合成、语音识别、语音分离、风格迁移、声音检测、声音提取、文本到音频转换等功能,还支持音乐生成与虚拟人对话。集成了 FastSpeech、whisper、GeneFace 等多个领先的基础模型,AudioGPT 为开发者提供强大的开源工具和预训练模型,支持多种音频相关任务,不断扩展其功能和应用场景。此平台适合音频处理、自然语言处理及多模态研究的需求。
ASRT_SpeechRecognition - 中文语音识别系统,支持多平台和多种API接口
ASRTGithubPythonTensorFlow开源项目深度学习语音识别
ASRT是一款基于深度学习的中文语音识别系统,采用TensorFlow框架实现。支持数据集包括Thchs30、ST-CMDS、Primewords、aishell-1等,通过DCNN+CTC模型和最大熵隐马尔可夫模型实现汉字拼音识别。该系统跨平台兼容,提供多种API接口和SDK。适用于Linux和Windows系统,最低硬件要求为4核CPU、16GB RAM和NVIDIA GPU。提供详细的安装、训练、部署文档及Demo,适合开发者和研究人员使用。
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