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xphonebert-base

基于BERT的多语言语音合成音素表示预训练模型

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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。

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ByT5-xl是一种基于原始UTF-8字节的多语言预训练模型，无需使用分词器。该模型在mC4数据集上进行预训练，采用标准Transformer架构，在处理噪声文本数据方面表现出色。与传统基于token的模型相比，ByT5-xl在参数数量、训练效率和推理速度上保持竞争力，同时在拼写和发音敏感任务中展现出更优异的性能。这使得ByT5-xl成为多语言自然语言处理任务的有力工具。
parler-tts-mini-v1 - 通过文本提示控制的轻量级语音合成模型
GithubHuggingfaceParler-TTS人工智能开源项目文本转语音模型自然语言处理语音合成
Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音，并通过简单的文本提示控制语音特征，包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成，是开源Parler-TTS项目的组成部分，为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。
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该模型为多语言BERT，经过特别优化用于英语的词性标注，基于Penn TreeBank训练，达成96.69的F1得分。使用者可以通过transformers管道快速应用此模型，并结合AutoTokenizer和AutoModelForTokenClassification进行高效处理。该模型已在NAACL'22大会的研究成果中使用，适合于高需求精度的词性标注任务，尤其在专业和学术领域。描述中应注重客观性，避免主观夸大。
bert-base-parsbert-uncased - 基于BERT的波斯语自然语言处理模型ParsBERT
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