#语音处理

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SLAM-LLM:面向语音、语言、音频和音乐处理的大型语言模型工具包

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NeuralSVB: 一种创新的神经网络歌声美化技术

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公开演讲课程:掌握自信表达的艺术

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相关项目
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voicefixer

Voicefixer,一款基于神经声码器的预训练工具,可处理多种语音退化问题,包括噪音、混响、低分辨率及削波效应。支持44.1kHz的通用神经声码器,适用于各种应用场景,如命令行、桌面客户端及Python脚本。

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speechbrain

SpeechBrain是一个基于PyTorch的开源框架,专注于对话AI技术的快速开发,涵盖语音助手、聊天机器人和大型语言模型。该项目包含超过200个训练配方,覆盖40个数据集进行20种语音和文本处理任务。支持从零开始构建模型或微调如Whisper、Wav2Vec2等预训练模型。此外,SpeechBrain通过30多个Google Colab教程促进教育和学习,帮助用户深入了解对话AI系统。

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espnet

ESPnet是一个端到端语音处理模块,封装了多个领域的语音处理任务,如语音识别、文本到语音、语音翻译、语音增强和说话人分割等。该平台基于Pytorch开发,采用符合Kaldi风格的数据处理方法,提供针对各类语音处理实验的完整解决方案。ESPnet支持多语言处理,并能够调整自身以适应不同的语言和环境。

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athena

一款基于Tensorflow构建的开源端到端语音处理平台,旨在提升语音处理技术的研究与实际应用。支持自动语音识别、语音合成、关键词检测等多项功能,配备多GPU训练和无Kaldi的Python特征提取,实现了多种模型结构如FastSpeech和Conformer,适用于各类研究和应用需求。该平台在最新更新中加入了FastSpeech2和Conformer-CTC模型以优化处理速度和准确性。

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agentlego

AgentLego是一个提供多种工具API的开源库,旨在增强基于大语言模型的代理功能。它支持多模态工具,如视觉感知、图像生成与编辑、语音处理等,且易于集成到LangChain、Transformers Agents和Lagent等框架中。同时,AgentLego支持远程访问和工具服务,适用于需要大型机器学习模型或特定环境的应用。

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Codec-SUPERB

Codec-SUPERB是一个综合性音频编解码模型评估平台,提供标准化测试环境和统一数据集。平台特色包括直观的编解码接口、多角度评估和在线排行榜。它旨在促进语音处理领域的发展,为研究人员提供便捷的模型集成和测试环境,支持快速迭代和实验。

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lhotse

Lhotse是一个开源Python库,为语音和音频数据处理提供灵活易用的解决方案。它具备标准数据准备流程、PyTorch数据集接口、高效I/O处理和存储优化等功能。Lhotse创新性地引入音频切片概念,实现混音、截断和填充等操作,并支持预计算和实时特征提取。作为新一代Kaldi语音处理库的组成部分,Lhotse与k2库协同工作,为语音处理任务提供全面支持。

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pyannote-audio

pyannote.audio是基于PyTorch的开源语音说话人分离工具包,提供先进预训练模型和管道。支持针对特定数据集微调,实现多GPU训练,采用Python优先API。在多项基准测试中表现优异,并提供全面文档和教程,包括模型应用、训练和自定义指南。适用于需要高性能说话人分离功能的音频处理项目。

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make-a-smart-speaker

本文提供如何从头开始制作智能音箱的详细指南和优质资源。文章覆盖音频处理、关键词检测、语言理解至文本转语音的全面步骤,介绍开源项目如Mycroft、Snips以及Amazon Alexa和Google Assistant等硬件SDK。提供硬件套件链接,帮助开发者和技术爱好者构建并优化智能音箱项目。

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