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通过深度学习实现情感语音合成

项目通过深度学习实现情感语音合成,包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略,如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题,但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。

MeloTTS - 跨语言、多方言的高品质文本转语音库
GithubMeloTTSMyShell.ai多语言开源开源项目文本转语音热门
MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言、多方言文本转语音库,支持包括英语(美国、英国、印度、澳大利亚)、西班牙语、法语、中文(结合英语)、日语和韩语等语种。该库特别适合于CPU实时推断,支持无安装使用,本地安装及自定义数据集训练。加入Discord社区交流,共同探讨与合作。
wav2vec2-base-superb-er - 基于Wav2Vec2的语音情感识别模型实现高精度声学特征提取
GithubHuggingfaceIEMOCAPSUPERBWav2Vec2开源项目情感识别模型语音识别
wav2vec2-base-superb-er是一个针对SUPERB情感识别任务优化的语音情感识别模型。该模型可从16kHz采样的语音中提取声学特征,识别说话者的情感状态。经IEMOCAP数据集训练后,模型能识别4种主要情感类别,测试集识别准确率为62.58%。模型提供pipeline接口和直接调用方式,便于快速部署语音情感分析应用。
wav2vec2-xlsr-greek-speech-emotion-recognition - 基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型
AutoConfigGithubHuggingfaceWav2Vec 2.0希腊语开源项目模型深度学习语音情感识别
这是一个基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型,支持愤怒、厌恶、恐惧、快乐和悲伤五种情绪的识别,准确率达91%。项目提供Python接口,便于集成开发。该模型适用于希腊语语音情感分析研究及应用开发。
open-tts-tracker - 全面追踪开放源代码语音合成模型的信息平台
AI语音GithubTTS模型多语言开源开源项目语音合成
Open TTS Tracker 是一个综合性的开源语音合成模型跟踪平台。该项目汇集了最新TTS模型的详细信息,包括名称、代码库、权重、许可证、微调能力、支持语言等多个方面。通过提供这些资源,Open TTS Tracker 旨在提升开源TTS模型的可见度,推动语音合成技术的进步。研究人员、开发者和爱好者可以在此找到丰富的模型信息和相关资源。
Text2Video - 文本生成视频模型
GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成
Text2Video采用深度学习技术,通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络,从文本生成视频,该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法,具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。
DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎
GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别
DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎,基于百度的Deep Speech研究,并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取,支持和贡献指南请参阅相应文件。
StyleSpeech - 多说话人自适应文本转语音生成
GithubMeta-StyleSpeech开源项目文本到语音自适应音质预训练模型
Meta-StyleSpeech项目结合最新的多说话者适应性文本到语音合成技术,通过样本少量的语音输入即可生成高质量合成语音。该项目运用风格自适应层归一化技术,高效适配不同说话者的声音特征。提供预训练模型和在线演示供实际应用测试。
tango-full - 基于扩散模型的高质量文本到音频生成工具
GithubHuggingfaceTANGO开源项目文本转音频模型深度学习生成式人工智能语音合成
TANGO是一个开源的文本到音频生成工具,基于潜在扩散模型实现。它可根据文本提示生成包括人声、动物声、自然声和人工音效在内的多种逼真音频。TANGO采用Flan-T5作为文本编码器,结合UNet架构的扩散模型进行音频生成,在客观和主观评估中均优于现有技术。该项目提供了完整的模型代码、训练流程和预训练权重,为音频生成研究提供了有力支持。
bert-base-arabic-finetuned-emotion - bert-base-arabic 模型在情感识别中的应用与优化
GithubHuggingfaceTransformersbert-base-arabic-finetuned-emotion开源项目情感检测文本分类模型阿拉伯文本
本项目展示了一种基于bert-base-arabic的微调情感检测模型,在emotone_ar数据集上实现了74%的准确率和F1分数。该模型通过Transformer技术增强了情感分析能力,适用于阿拉伯语文本处理。用户可以在Hugging Face平台找到此预训练模型,并应用于其自然语言处理任务。
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