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nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2

基于Wav2Vec 2.0的挪威书面语语音识别模型

nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2是一个专门针对挪威语(书面语)的语音识别模型。它基于Wav2Vec 2.0架构,经过10亿参数的训练,为挪威语语音识别任务提供了高效准确的开源解决方案。这个开源模型适用于语音转文本、语音助手等应用场景。

opus-mt-gmq-en - 北日耳曼语到英语的翻译模型
GithubHuggingfaceNorth Germanic languagesTatoeba-Challenge开源项目模型翻译英语
这是一个基于transformer模型的项目,专注于将北日耳曼语言翻译为英语。使用了SentencePiece进行预处理,支持多种语言,比如丹麦语、挪威语和瑞典语。在Tatoeba测试集上,获得了58.1的BLEU评分。用户可以通过提供的链接下载原始模型权重和测试集,适合对多语言翻译有研究兴趣的开发者和研究人员。
wav2vec2-large-xlsr-53-arabic - XLSR-53模型在阿拉伯语语音识别中的应用与性能
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自动语音识别阿拉伯语
该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,通过阿拉伯语语音数据微调,开发了一个高性能的阿拉伯语语音识别模型。在Common Voice测试集上,模型实现了39.59%的词错误率和18.18%的字符错误率,表现优于同类模型。模型支持16kHz采样率的语音输入,可直接用于阿拉伯语语音转录,无需额外语言模型。项目详细介绍了使用方法和评估结果,为阿拉伯语语音识别研究提供了有价值的参考。
Wav2Vec2-large-xlsr-hindi - 针对印地语优化的开源语音识别模型
GithubHindiHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
Wav2Vec2-large-xlsr-hindi是一个专为印地语优化的开源语音识别模型。该模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53架构,通过低资源印度语言多语言ASR挑战数据集进行微调。适用于16kHz采样的语音输入,无需额外语言模型即可直接使用。在Common Voice印地语测试集上,模型达到72.62%的词错误率。项目提供了完整的使用指南、评估方法和训练脚本,为研究人员的进一步开发和应用提供了便利。
wav2vec2-large-xlsr-malayalam - 基于wav2vec2的马来亚拉姆语语音识别模型
GithubHuggingfaceMalayalamWav2Vec2XLSR开源项目模型模型微调语音识别
这个项目是基于wav2vec2-large-xlsr-53模型针对马来亚拉姆语优化的语音识别系统。利用多个马来亚拉姆语语音数据集训练,测试集词错误率达28.43%。模型支持16kHz采样的语音输入,无需额外语言模型。项目提供了使用指南、评估方法和训练流程,便于部署和进一步改进。
chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型,wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现
GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型
chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本,均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异,尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南,可用于语音识别、语音合成等研究领域。
Bert-VITS2 - 多语言BERT驱动的语音合成模型
Bert-VITS2FishAudioGithubMassTTSTTSVITS开源项目
Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型,提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目,并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档,项目强调中文用户需求和法律合规,禁止违规用途。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型,采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本,旨在通过增强模型结构和训练机制,有效提升语音自然度和特征相似性,同时显著降低对音素转换的依赖,从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频,支持开箱即用的转换学习。
WaveRNN - 高效神经音频合成技术
GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成
WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术,并包含Tacotron训练支持, 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放,并附有详细使用指南与多样化的自定义功能,以便进行高质量的文本到语音转换。
speech-recognition-uk - 乌克兰语自动语音识别和语音合成
GithubUkrainian开源项目自动化语音转文本自然语言处理语音合成语音识别
本项目集成了乌克兰语的自动语音识别和语音合成的最新进展与数据集。详细涵盖了多种语音模型如wav2vec2和Citrinet,同时提供模型评估和测试结果。加入我们的Discord或Telegram社区,共同推动乌克兰语语音技术的前沿发展。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型,支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型,经过10万小时的语音训练,支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆(仅需30秒参考音频)。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用,并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
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