xphonebert-base

基于BERT的多语言语音合成音素表示预训练模型

语音合成开源项目预训练模型 XPhoneBERT Github 模型 Huggingface 多语言模型音素表示

XPhoneBERT是一个面向文本转语音的多语言音素表示预训练模型。它基于BERT-base架构，利用RoBERTa预训练方法在近100种语言的3.3亿音素级句子上进行训练。实验结果显示，将XPhoneBERT作为输入音素编码器能够显著提高神经网络TTS模型的自然度和韵律表现。此外，该模型还能在有限的训练数据条件下生成高质量语音。XPhoneBERT支持多语言文本到音素序列的转换，为跨语言语音合成提供了有力支持。

访问官网

Github

Huggingface

介绍相关项目

chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型，wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现

GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型

chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本，均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异，尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南，可用于语音识别、语音合成等研究领域。

bert-base-chinese - BERT预训练模型在中文自然语言处理中的应用

BERTGithubHuggingface中文模型开源项目掩码语言模型模型自然语言处理预训练

bert-base-chinese是一个专为中文自然语言处理设计的预训练BERT模型。该模型采用独立字词片段随机掩码训练方法，适用于掩码语言建模等任务。由HuggingFace团队开发，拥有12层隐藏层和21128词汇量。虽然可能存在潜在偏见，但为中文NLP应用提供了有力支持。研究人员可通过简洁的Python代码快速应用此模型。

bert-base-arabic-camelbert-da - 基于方言数据的阿拉伯语预训练语言模型

CAMeLBERTGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理阿拉伯语预训练模型

CAMeLBERT-DA是基于54GB阿拉伯语方言数据训练的语言模型，专门用于处理阿拉伯方言文本分析。模型支持掩码语言建模与序列预测，可用于实体识别、词性标注和情感分析等任务。模型采用3万词表的WordPiece分词方案，经过TPU训练后在多项评估中取得良好效果。

hubert-large-ll60k - Facebook推出革新性语音表示学习模型

GithubHubertHuggingface开源项目模型自监督学习语音表示学习语音识别预训练模型

HuBERT是Facebook开发的自监督语音表示学习模型，专为语音识别、生成和压缩而设计。该模型采用离线聚类和BERT式预测损失，有效解决了语音学习中的多单元输入、无预训练词典和可变长度分段等问题。在LibriSpeech和Libri-light基准测试中，HuBERT展现出优异性能，特别是在challenging的dev-other和test-other子集上，相对词错误率(WER)分别降低了19%和13%。HuBERT的核心优势在于其依赖无监督聚类步骤的一致性，而非聚类标签的质量，为语音AI领域带来了新的研究方向。

bert-base-multilingual-uncased - BERT多语言预训练模型支持102种语言的自然语言处理

BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练

bert-base-multilingual-uncased是基于102种语言的维基百科数据预训练的BERT模型。它采用掩码语言建模进行自监督学习，可支持多语言自然语言处理任务。该模型不区分大小写，适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务。通过在大规模多语言语料库上预训练，模型学习了多语言的双向语义表示，可通过微调适应特定任务需求。

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。

distilhubert - 高效轻量的语音表示学习模型

DistilHuBERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩深度学习自监督学习语音处理

DistilHuBERT是一种通过层级蒸馏HuBERT模型隐藏表示的语音表示学习框架。该模型在保持大部分性能的同时，显著减小了模型体积并提高了运行速度。DistilHuBERT仅需少量训练时间和数据，适用于多种语音处理任务，为个人和设备端语音SSL模型预训练提供了新的可能。模型基于16kHz采样的语音音频进行预训练，可用于多种语音处理应用。

bark - 先进的多语言文本转语音和音频生成AI模型

BarkGithubHuggingface人工智能多语言开源项目文本转语音模型音频生成

Bark是Suno开发的基于transformer的文本转音频AI模型，能生成逼真的多语言语音、音乐、背景音和简单音效，还可模拟笑声、叹息等非语言交流。该模型提供预训练检查点供研究使用，输出未经审查。研究人员可通过Transformers或原始Bark库在本地运行，灵活易用。Bark代表了文本转语音技术的重要进展，为相关研究和应用提供了新的可能性。

XTTS-v2 - 多语言语音克隆与生成的开源解决方案

CoquiGithubHuggingfaceⓍTTS声音克隆多语言支持开源项目模型语音生成

XTTS-v2是一个开源的语音生成模型，通过6秒音频实现跨语言声音克隆。支持17种语言，包括新增的匈牙利语和韩语。模型优化了说话人条件设置，提升了音质和韵律表现。适用于文本到语音转换、语音克隆等场景，采用Coqui公共模型许可证。

bark-small - 高性能多语言文本转语音模型

BarkGithubHuggingface人工智能多语言开源项目文本转语音模型音频生成

bark-small是Suno开发的基于transformer的文本转音频模型。它可生成高度逼真的多语言语音、音乐、背景噪音和简单音效，还能产生笑声、叹息等非语言交流。该模型支持多种语言，主要用于研究目的。用户可通过Hugging Face Transformers库或原始Bark库运行推理，生成24kHz的语音波形。bark-small提供了便捷的使用方法，适合进行文本转语音相关研究和实验。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

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。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

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。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号