awesome-diarization

说话者分离和语音分割的数据集

Speaker Diarization FunASR SpeechBrain MiniVox SIDEKIT Github 开源项目

提供全面的说话者分离资源，包括最新的论文、软件工具、数据集和学习材料，旨在推进语音分割和说话者识别技术的发展。这些资源汇集了深度学习的最新进展及其实际应用，帮助研究人员和开发者找到最有效的解决方案。

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介绍相关项目

speaker-diarization - 高效实时的开源语音说话人分割系统

GithubHuggingfacepyannote开源项目机器学习模型语音识别说话人分离音频处理

pyannote/speaker-diarization是一个高效的开源说话人分割系统,支持指定说话人数量等高级功能。该系统在多个基准数据集上实现较低的分割错误率,无需人工调整。其实时因子约为2.5%,可快速处理大量音频。项目还提供详细的技术报告和适配指南,方便用户根据需求进行调整。

whisper-diarization - 基于OpenAI Whisper的音频转录和说话人分离工具

GithubOpenAI WhisperSpeaker Diarization开源项目语音识别说话人分类音频处理

whisper-diarization项目整合了OpenAI Whisper的语音识别技术和先进的说话人分离方法。该工具首先进行人声提取，然后利用Whisper生成转录文本，并通过WhisperX优化时间戳。结合MarbleNet和TitaNet等技术，它能够准确识别多个说话人，最终输出包含说话人标识的精确转录结果。这一开源解决方案特别适合需要处理多人对话音频的场景，为音频转录和分析提供了强大支持。

speaker-diarization-3.1 - 提升语音处理的开源说话人分区技术

GithubHuggingfacepyannote开源项目模型深度学习语音识别说话人分离音频处理

该开源语音分区模型应用了纯PyTorch，替换了存在问题的onnxruntime，以简化部署流程并可能提高推断效率。此工具接受16kHz的单声道音频输入，能够自动混合多声道音频为单声道，并支持音频的自动重采样。其高效性能允许在CPU或GPU上运行，同时支持从内存加载音频以加快处理速度。

dataspeech - 简化语音数据集标注与处理的实用工具

Data-SpeechGithub开源项目数据标注语音AI语音数据集音频转换

Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库，支持音频转换和注释，有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法，使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集，并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。

FunASR - 综合性开源语音识别与处理工具集

FunASRGithub多任务开源项目模型部署语音识别预训练模型

FunASR是一个全面的开源语音处理工具集，融合了学术研究和工业应用。它不仅支持语音识别模型的训练和微调，还提供了语音活动检测、标点恢复等多种功能。该项目提供大量预训练模型，便于快速构建高效准确的语音识别服务。FunASR以其广泛的功能、高性能和易部署特性，为语音识别技术的研究和应用提供了强大支持。

awesome-russian-speech - 全面汇总俄语语音技术资源与开发工具

Github俄语开源项目语音合成语音技术语音模型语音识别

项目整理了俄语语音技术的全面资源，包括识别、合成和转换等领域的数据集、模型和开发工具。内容覆盖从预处理到后处理的各个环节，如重音标注和标点恢复。此外还收录了相关词典、语言学资源和行业历史，为俄语语音技术的研究与开发提供了宝贵参考。

awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总

Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成

本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。

speaker-diarization-3.0 - 基于pyannote.audio的多功能说话人分离模型

GithubHuggingfacepyannote.audio开源项目模型深度学习语音处理说话人分类音频分析

该模型基于pyannote.audio 3.0.0训练，可处理16kHz单声道音频并输出说话人分离结果。经多个数据集基准测试，表现优异。支持GPU加速实时处理，提供进度监控和说话人数量控制等功能。适用于需要高性能说话人分离的研究和开发场景。

speech-separation-ami-1.0 - 基于pyannote.audio的多说话人语音分离与分类系统

GithubHuggingfacepyannote.audio开源项目模型语音分离语音识别说话人分离音频处理

这是一个基于pyannote.audio的开源项目，实现了同步的说话人分类和语音分离功能。系统接收16kHz采样率的单声道音频，输出说话人分类结果和分离后的语音。该项目由Joonas Kalda基于AMI数据集开发，适用于实际多说话人场景。项目提供简洁的Python接口，支持GPU加速和内存处理，为语音分析提供了实用解决方案。

3D-Speaker - 开源多模态说话人识别与验证工具包

3D-SpeakerGithubModelScope开源工具包开源项目说话人验证预训练模型

3D-Speaker是一个开源的单模态和多模态说话人验证、识别和分离工具包。它提供ERes2Net、CAM++等预训练模型，适用于多种说话人相关任务。该项目发布的大规模语音数据集3D-Speaker有助于语音表示解耦研究。3D-Speaker支持有监督和自监督训练，以及语言识别等多种实验设置，为研究人员提供全面的说话人技术解决方案。

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