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so-vits-svc-fork

高效实时声音转换与改进界面

so-vits-svc-fork项目基于so-vits-svc分支进行改进,支持实时声音转换并优化了用户界面。它不仅兼容旧版模型,同时通过高效的训练流程和简捷的pip安装过程提供了良好的用户体验。项目集成了QuickVC和ContentVec技术,显著提升音调估计准确性,并支持通过图形界面或命令行实时进行语音转换,同时支持自动下载预训练模型。

HomerSimpson2333333 - 通过RVC模型实现音频格式转换和加载
GithubHomerSimpson2333333HuggingfaceJuuxnscrapRVCaudio-to-audio开源项目模型模型转换
HomerSimpson2333333项目使用RVC模型提供音频转换和加载功能。该模型于2023年7月发布,能够将音频文件转换为指定格式,适合多种音频处理场景,并与GitHub上的rvc-runpod项目兼容,具备高效和稳定性。
friendly-stable-audio-tools - 改进后的Stable Audio Tools开源框架支持音频生成模型训练和推理
AI音频生成GithubStable Audio开源项目模型训练深度学习音乐生成
该项目是对Stability AI的stable-audio-tools的重构和增强,提供了音频和音乐生成模型的开源代码。重构后的代码提高了可读性和易用性,并新增了评估和使用自训练模型的脚本。项目详细说明了如何训练Stable Audio 2.0等模型,并提供了Stable Audio Open 1.0的使用文档和便捷脚本。此外,项目支持多GPU/节点生成,并集成了Gradio界面用于测试模型。
faster-whisper-large-v1 - CTranslate2模型转换助力高效语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper large-v1开源开源项目模型模型转换自动语音识别
项目展示如何将openai/whisper-large模型转换为高效的CTranslate2格式,支持多语种语音转录,适合高精度及快速处理场景。
faster-whisper-large-v2 - 基于Whisper large-v2的高效多语言语音转文本模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
该项目是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本,旨在提供高效的自动语音识别功能。支持超过100种语言,通过faster-whisper库实现简便调用。模型采用FP16格式存储,支持运行时计算类型调整,以优化性能。这一工具能够快速准确地完成语音到文本的转换,适用于多种应用场景,为开发者提供了强大的语音识别解决方案。
AI-Song-Cover-RVC - 全流程AI歌曲翻唱工具集
AI歌曲翻唱GithubGoogle ColabRVC开源项目语音合成音频处理
AI-Song-Cover-RVC项目集成了AI歌曲翻唱所需的全套工具。涵盖YouTube WAV文件下载、人声分离、音频分割、模型训练及推理等完整流程。项目支持在Google Colab或Kaggle平台使用,并提供多种工具选项,如AICoverGen和无UI训练模式。附带详细教程,适合音乐爱好者和AI研究者使用。
faster-whisper-small - 多语言语音识别的高效CTranslate2模型转换
CTranslate2GithubHuggingfaceOpenAIWhisper small开源项目模型模型转换音频识别
faster-whisper-small项目将openai的whisper-small模型转换为CTranslate2格式,支持多语言自动语音识别,采纳FP16精度以优化性能。此模型可用于CTranslate2基础项目,如faster-whisper,为开发者提供高效的语音转录方案。
MeloTTS-English - 多语言实时文本转语音开源库
GithubHuggingfaceMeloTTSMyShell.ai多语言支持实时推理开源项目文字转语音模型
MeloTTS是一个开源的多语言文本转语音库,支持英语(多种口音)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。该项目特点包括混合中英文处理、CPU实时推理,以及通过Python接口生成多种口音的语音文件。MeloTTS还提供语速调整和灵活的设备选择功能,是一个功能丰富的文本转语音解决方案,适用于各种应用场景。
Fineshare - 在线语音转换与生成,满足多样化需求
AI工具AI语音生成FineVoice文本转语音语音克隆语音转换器
Fineshare提供在线语音生成和转换解决方案,涵盖149种语言与方言,致力于语音合成、克隆及特效,广泛应用于创作、商业与教育领域。
wav2vec2-lv-60-espeak-cv-ft - 利用微调的wav2vec2模型提升多语言语音和语素识别能力
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自主学习自动语音识别语音识别跨语言
wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调,实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签,需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异,超过以往单一语言模型的效果。
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