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g2pW

普通话多音字消歧的开源解决方案

g2pW是一个开源的普通话多音字消歧工具,基于条件加权softmax BERT模型。它可将中文文本转换为拼音或注音符号,支持简繁体中文并提供离线使用功能。该项目已集成至PaddleSpeech和pypinyin-g2pW等开源项目中,在语音合成和自然语言处理领域具有广泛应用。

wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy - 基于微调的语音识别模型,提升准确度与适用性
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目损失率模型模型优化自动语音识别训练参数
此AI模型基于DewiBrynJones的wav2vec2-xlsr-53-ft-btb-cv-cy微调而成,专注提升自动语音识别精确度。评估词错误率为0.3402,表现出明显改善。使用Adam优化器,学习率为0.0003,训练批次为4。适用于高精度需求的语音识别场景,但因缺乏训练数据和用途的细节说明,适用性需谨慎评估。
ParallelWaveGAN - 通过Pytorch实现多种高效声码器模型
GithubHiFi-GANMelGANParallelWaveGAN多扬声器模型实时语音合成开源项目
ParallelWaveGAN项目以非官方形式用Pytorch实现了多种声码器模型,如Parallel WaveGAN、MelGAN等,支持实时语音合成并兼容ESPnet-TTS、NVIDIA's Tacotron2等系统。可帮助用户搭建适应多种语言的声音合成器。
wav2vec2-xls-r-300m-timit-phoneme - 改进Wav2Vec2的音素识别性能的开源AI模型
DARPA TIMITGithubHuggingFaceHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目模型自动语音识别语音识别
该项目在DARPA TIMIT数据集上微调了Wav2Vec2模型,提升音素识别的精确度,展示从音频到文本的自动识别过程。使用HuggingFace的pipeline,实现了端到端处理。测试集上的字符错误率为7.996%。项目特色包括自定义音素预测方法和现代AI工具优化,有助于提高语音处理技术效率。
WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统,功能强大并易于定制
GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆
WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统,提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集,并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。
glow-tts - 通过单调对齐搜索进行文本转语音的生成流
GithubGlow-TTSHiFi-GAN并行合成开源项目文本转语音模型训练
Glow-TTS,一款创新的文本到语音转换模型,独立完成文本与语音的单调对齐搜索,无需外部辅助。此模型不仅大幅提升合成速度,还支持多样性与可控性,并可适应多说话人环境。更新项包括采用新技术降低噪声并优化发音,使其在速度和音质上优于传统模型。
wav2vec2-lv-60-espeak-cv-ft - 利用微调的wav2vec2模型提升多语言语音和语素识别能力
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自主学习自动语音识别语音识别跨语言
wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调,实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签,需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异,超过以往单一语言模型的效果。
wav2vec2-xlsr-53-espeak-cv-ft - 基于Wav2Vec2的跨语言零样本音素识别模型
GithubHuggingfaceWav2Vec2多语言模型开源项目模型语音识别跨语言识别音素识别
此模型在wav2vec2-large-xlsr-53预训练基础上,利用多语言Common Voice数据集微调,实现了多语言音素识别。通过将训练语言音素映射至目标语言,该模型采用简单有效的跨语言零样本学习方法。相比先前研究,此方法显著提升了性能,为多语言语音识别领域提供了一个简洁而强大的解决方案。
wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别 仅需少量标记数据
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理
Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型,通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后,能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上,全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率;仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果;10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
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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