klaam

阿拉伯语多功能语音处理技术，识别、分类与转换

klaam 语音识别文本转语音 wav2vec fastspeech2 Github 开源项目

klaam项目通过采用尖端技术模型如wave2vec和fastspeech2，提供全面的阿拉伯语语音识别、分类和文字转语音服务。支持多种方言和数据集，便于培训、预测与快速部署。

文档

Speechlab - 专业自动配音平台多语言转录翻译一站式服务

AI工具AI配音企业工作流内容本地化多语言支持语音翻译

Speechlab作为专业自动配音平台，为音视频内容提供高质量转录、翻译和配音服务。支持多语言和方言，配音输出自然流畅。平台提供完整端到端控制，便于集成企业工作流程。适用于媒体、企业和教育领域，可扩大内容覆盖面，更新营销资料，提高教育视频可访问性。

stt - 高效离线本地语音识别工具，基于fast-whisper模型，支持多种输出格式

CUDA加速Githubfast-whisper开源项目文本输出本地部署热门语音识别

这款语音识别工具可在本地离线运行，基于开源的fast-whisper模型，可将视频和音频中的人声快速转换为文字。支持输出json、srt及纯文本格式，无需联网，确保隐私安全，与openai语音识别接口准确率相当。用户可便捷下载预编译版本，或自行部署源码，支持多种操作系统。此外，还提供API接口，适合开发者使用。支持CUDA加速，优化处理速度。

Deepgram - 智能文本转语音技术的领先平台

AI工具AI语音生成Deepgram人工智能文本转语音语音合成

Deepgram是一款先进的AI语音生成工具，通过人工智能技术将文本转换为自然、高质量的语音。平台提供丰富的声音库，涵盖不同性别、年龄和口音，适用于内容创作、营销、教育和开发等领域。其特点包括低延迟、高度逼真和可定制性，能满足电子学习、广告、有声读物和播客等多种应用需求。Deepgram不仅提高内容可访问性，还为用户提供快速、便捷的语音生成解决方案。

VALL-E-X - 开源多语言文本到语音合成及声音克隆模型

GithubVALL-E X多语言文本转语音开源开源项目语音克隆高质量语音合成

VALL-E X是微软提出的多语言文本到语音合成模型，支持英语、中文和日语。这款开源模型通过几秒的声音样本，能够生成高质量、个性化的语音输出。它整合了多项先进技术如情感控制及跨语言语音合成，使其能够模拟多种语音和情绪，便于快速体验次世代语音合成技术。加入了开源实现和创新技术应用，强调其技术先进性和应用广泛性。

PaddleSpeech - 全面的开源语音处理工具集，涵盖语音识别、语音合成、说话人验证等多项功能

GithubPaddleSpeech声纹识别开源项目文本转语音热门语音合成语音识别

PaddleSpeech是基于PaddlePaddle平台的开源语音处理工具集，覆盖自动语音识别、文本转语音合成、说话人确认及声音分类等多项功能，提供易于使用、高效和灵活的模型，支持各类语音相关任务。工具集包含全流程服务，支持流式识别与合成系统，为研究和工业应用提供强大支持。

speech_course - 全面语音处理技术课程，从信号处理到人工智能应用

GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别

这门课程全面涵盖语音处理技术，从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等，并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式，辅以详细的幻灯片和视频资料，旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。

VoiceCraft - 实现零样本语音编辑和实时文本转语音的革命性技术

GithubVoiceCraft开源项目文本转语音神经编解码语言模型语音编辑零样本学习

VoiceCraft是一个开源的语音技术项目，专注于零样本语音编辑和实时文本转语音。该项目仅需几秒钟的参考音频即可克隆或编辑未知声音，在有声书、网络视频和播客等真实场景中表现出色。VoiceCraft提供多种运行方式，包括Google Colab、Docker和本地环境，方便研究人员和开发者使用。项目在语音编辑和零样本TTS领域达到了先进水平，为语音技术的发展开辟了新方向。

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。

wav2vec2-xls-r-300m-cs-250 - 高性能捷克语语音识别模型实现精准音频转文本

GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目捷克语模型模型训练深度学习语音识别

这是一个基于wav2vec2-xls-r-300m的捷克语语音识别模型，经过Common Voice 8.0等多个数据集的微调。模型在测试集上达到7.3%的词错误率和2.1%的字符错误率，性能优异。它支持16kHz采样率的语音输入，无需额外语言模型即可直接使用。项目提供了简洁的使用示例，并详细记录了训练过程和评估指标。

Wav2Lip - 先进的AI视频口型同步技术

GithubWav2Lip唇形同步开源项目深度学习视频处理音频处理

Wav2Lip是一个开源项目，采用先进的人工智能技术实现高精度的视频口型同步。该技术适用于各种身份、声音和语言，包括CGI人脸和合成语音。项目提供完整的训练和推理代码以及预训练模型，方便用户将任意音频与视频进行口型同步。Wav2Lip在多个基准数据集上展现出领先性能，为视频制作和内容创作领域提供了有力支持。

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