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EfficientWord-Net

开源的少样本自定义唤醒词检测引擎

EfficientWord-Net热词检测少样本学习语音助手PythonGithub开源项目

EfficientWord-Net是一个开源的热词检测引擎，基于少样本学习技术，支持开发者添加自定义唤醒词。该项目采用Google的TFLite实现实时推理，架构灵感源自FaceNet的孪生网络。EfficientWord-Net使用Python开发，兼容3.6至3.9版本，提供自定义唤醒词生成和多唤醒词同时检测等功能，适用于家庭助手等应用场景。

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介绍相关项目
esp-sr - 集成唤醒词检测和语音命令识别的语音处理方案
ESP-SRGithub唤醒词引擎开源项目语音命令识别语音识别音频前端处理
ESP-SR是一款针对ESP32和ESP32-S3芯片优化的智能语音识别框架。它集成了音频前端处理、WakeNet唤醒词检测、MultiNet语音命令识别和语音合成等功能模块。该框架支持自定义唤醒词和300多个中英文语音命令，提供高性能、低内存占用的离线语音处理方案。ESP-SR的双麦克风音频前端已获得亚马逊Alexa内置设备认证，可用于构建各类智能语音应用。
ToolGood.Words - 多功能中文文本处理与敏感词过滤库
GithubToolGood.Words字符串搜索开源项目拼音操作敏感词检测繁简转换
ToolGood.Words是一个高性能的中文文本处理库，集成了敏感词检测、繁简体转换、全半角转换、拼音处理等功能。该项目提供多种高效的字符串搜索算法，支持通配符匹配，并包含拼音匹配和文本转换等实用工具。在大规模敏感词库上，其处理速度可达3亿字符每秒。这个开源项目适用于内容审核、文本过滤等多种应用场景。
deepsleepnet - 自动睡眠阶段评分深度学习模型
DeepSleepNetEEGGithub开源项目深度学习睡眠阶段评分神经系统工程
DeepSleepNet是一个创新的深度学习模型，用于基于原始单通道脑电图(EEG)数据的自动睡眠阶段评分。其独特的双阶段架构融合了表示学习和序列残差学习技术，大幅提升了评分准确性。通过在MASS和Sleep-EDF等公开数据集上的严格评估，DeepSleepNet展现出优于传统手工特征工程方法的卓越性能。这一高效、精确的自动化工具为睡眠障碍诊断、睡眠质量监测等睡眠研究和临床应用领域带来了新的可能。
t5-efficient-tiny - 基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型
GithubHuggingfaceT5开源项目模型模型架构深度学习自然语言处理预训练模型
T5-Efficient-TINY是一个轻量级自然语言处理模型，基于Google T5架构开发。模型通过深层窄结构优化设计，仅需1558万参数即可实现出色性能。该模型在C4数据集完成预训练后，可用于文本摘要、问答和分类等英语NLP任务，需要进行针对性微调。采用半精度存储时，模型仅占用31.16MB内存，运行效率较高。
whisper-tiny.en - Whisper微调的英文语音识别模型
GithubHuggingfaceWhisper开源项目数据集模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于Whisper-tiny.en模型开发的轻量级语音识别工具，通过Azure数据集训练优化，主要用于英文语音转文本任务。模型采用线性学习率调度和Adam优化器，经过1000步训练后达到44.34%的词错误率。项目采用开源Apache 2.0许可，基于主流深度学习框架开发，便于开发者集成使用。
espnet_onnx - 轻量级语音识别和合成库 基于ONNX格式优化
GithubONNXespnet_onnx开源项目模型导出语音合成语音识别
espnet_onnx是一个将ESPnet模型导出为ONNX格式的实用库，支持语音识别和语音合成任务。该库提供简洁的API接口，便于模型导出和推理。通过ONNX Runtime实现高效的CPU和GPU计算，并支持流式语音识别。用户可从预训练或自定义模型中轻松导出，并进行优化和量化以提升性能。无需PyTorch依赖，适合轻量级部署。
sherpa-ncnn - 轻量级多平台实时语音识别工具
AndroidGithubsherpa-ncnn多平台实时开源项目语音识别
sherpa-ncnn 是一个开源的实时语音识别项目，支持 Linux、macOS、Windows 及嵌入式设备。基于 ncnn 框架开发，无需依赖 PyTorch，具有轻量化和高效性特点。项目提供详细文档、演示视频和 Android 应用开发指南。支持多语言识别和背景噪音处理，适用于各种语音识别应用场景。
fastText - 高效词向量学习和文本分类库
GithubfastText开源项目文本分类机器学习自然语言处理词向量
fastText是Facebook开发的开源自然语言处理库,专注于高效词向量学习和文本分类。它支持157种语言,利用子词信息丰富词向量表示,并采用多种技巧提升分类性能。该库易用且训练速度快,适合大规模文本处理。fastText还提供模型量化功能,可大幅压缩模型体积,便于部署。
fnet-base - FNet模型采用傅里叶变换实现高效自然语言处理
FNetGLUE benchmarkGithubHuggingface傅里叶变换开源项目模型模型预训练自然语言处理
FNet是一种创新型自然语言处理模型，通过傅里叶变换替代传统注意力机制，提高了计算效率。该模型在C4数据集上预训练，采用掩码语言建模和下一句预测任务。在GLUE基准测试中，FNet达到BERT模型93%的性能，微调速度快32%。这种架构为大规模文本处理应用提供了高效选择。
thesaurus - 多语言离线同义词数据库工具
GithubJSON格式WordNetthesaurus同义词数据库开源项目自然语言处理
thesaurus 项目是一个基于 WordNet 数据的离线同义词数据库，支持多语言。该项目采用 jsonl 格式存储词汇信息，包含单词、词性、同义词和释义等内容。项目还提供 Python 工具用于数据提取和更新。这一资源适用于语言研究、自然语言处理和语义分析等领域，为相关工作提供丰富的词汇支持。
相关项目
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