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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
LLMLingua - 提示词压缩技术助力大语言模型效率提升
GithubLLMLingua大语言模型开源项目推理加速提示词压缩长文本处理
LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具，可将提示词压缩至原长度的5%，同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记，该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题，大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本，适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。
FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音
FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音
FastSpeech 2，面向精准快速的文本到语音转换，基于PyTorch与Espnet技术，配备Nvidia与MelGAN工具，极致优化语音生成效果，适合各类开发者利用和研究。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型，支持多种语言处理任务，如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练，利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译，是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项，用户可根据需求选择合适的模型。
ChineseTtsTflite - Kotlin与TensorFlow Lite构建的离线中文文本转语音引擎
FastSpeechGithubTFLite模型TensorFlowTTS开源项目文字转拼音离线使用
ChineseTtsTflite，一个结合了Kotlin、JetPack Compose与TensorFlow Lite技术的文本转语音引擎，实现了离线功能。包含FastSpeech和Tacotron两种模型以适应不同设备的性能需求。同时提供详细的自定义编译指引与TensorFlow Lite裁剪选项，可有效减少应用体积，适合多种开发场景。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。
Keywrds.ai - AI驱动的关键词挖掘与主题研究工具
AI工具AI引擎SEO工具主题相关性关键词研究内容创作
Keywrds.ai作为AI驱动的SEO工具,利用GPT-4技术从单一种子关键词生成大量相关关键词、话题和问题。工具提供搜索量和关键词难度数据,并自动回答Google热门问题。通过生成独特内容创意,助力建立主题权威,优化网站搜索引擎排名。适合各类细分市场的深度SEO研究和内容策划。
edenai-apis - 提供多AI引擎的统一API解决方案
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Eden AI通过一个统一的API连接多个顶尖AI引擎，简化了AI技术的应用和部署。该项目汇集了来自Google、Microsoft等大公司及小型专业公司的训练模型，用户无需为每个供应商创建账户或自行托管项目。支持语音识别、图像视频审核等异步操作，提供详尽的文档和社区支持，适合希望集成AI功能的开发者。
tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型 基于双重ImageNet数据集训练
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型，采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万，计算量为5.4 GMACs，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率，测试时提升至384x384，在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现，后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。
bge-small-en-v1.5-onnx-Q - BGE小型英文模型的量化ONNX版本用于文本分类和相似度搜索
FastEmbedGithubHuggingfaceONNX开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义相似度
bge-small-en-v1.5-onnx-Q是BAAI/bge-small-en-v1.5模型的量化ONNX版本,专门用于文本分类和相似度搜索。该模型提供高效的文本嵌入功能,可快速生成文档向量表示。借助FastEmbed库,开发者能轻松使用此模型进行文本嵌入,为信息检索和文本聚类等任务奠定基础。这个小巧高效的模型适用于多种应用场景,可满足不同的文本处理需求。
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