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开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎

该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架,对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集,评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现,为选择语音识别解决方案提供了参考依据。

benchmark - 开源基准测试集评估PyTorch性能
GithubPyTorch基准测试安装开源项目性能评估模型
PyTorch Benchmarks是评估PyTorch性能的开源基准测试集。它提供修改过的流行工作负载、标准化API和多后端支持。项目包含安装指南、多种基准测试方法和低噪声环境配置工具。支持自定义基准测试和库集成。通过夜间CI运行,持续评估PyTorch最新版本性能。
reverb-asr - 基于大规模人工标注数据的开源语音识别模型
GithubHuggingfaceReverb ASR人工智能开源项目模型自动语音转录语音处理语音识别
这是一个基于20万小时人工标注语音数据训练的开源语音识别系统。采用CTC/attention联合架构,同时支持CPU和GPU部署。系统的特色在于通过verbatimicity参数实现对转录详细程度的精确控制,可输出从简洁到完整逐字的多种转录风格。支持attention、CTC等多种解码方式,适合不同应用场景。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
awesome-russian-speech - 全面汇总俄语语音技术资源与开发工具
Github俄语开源项目语音合成语音技术语音模型语音识别
项目整理了俄语语音技术的全面资源,包括识别、合成和转换等领域的数据集、模型和开发工具。内容覆盖从预处理到后处理的各个环节,如重音标注和标点恢复。此外还收录了相关词典、语言学资源和行业历史,为俄语语音技术的研究与开发提供了宝贵参考。
faster-whisper-large-v2 - 基于Whisper large-v2的高效多语言语音转文本模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
该项目是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本,旨在提供高效的自动语音识别功能。支持超过100种语言,通过faster-whisper库实现简便调用。模型采用FP16格式存储,支持运行时计算类型调整,以优化性能。这一工具能够快速准确地完成语音到文本的转换,适用于多种应用场景,为开发者提供了强大的语音识别解决方案。
Maix-Speech - AI嵌入式设备快速语音处理库
ASRGithubMaix-SpeechTTS嵌入式设备开源项目语音识别
Maix-Speech是一款面向嵌入式设备的AI语音库,涵盖语音识别、对话系统和文本到语音转换等多种功能,目前支持中文。此项目遵循Apache 2.0许可证。
ControlSpeech - 实现零样本语音克隆和风格控制的开源工具包
ControlSpeechGithub开源项目评估指标语言风格控制语音合成零样本说话人克隆
ControlSpeech是一个开源的语音合成项目,专注于实现零样本说话人克隆和语言风格控制。项目包含基线模型、VccmDataset数据集、评估指标和复现代码。通过解耦编解码器技术,ControlSpeech为研究人员和开发者提供了探索灵活语音合成的工具。该项目可应用于个性化语音助手、多语言配音等领域,为语音合成技术的研究和应用提供新的可能性。
fish-speech - 全新的TTS解决方案
Fish AudioGithub在线演示开源开源项目本地推断热门语音合成
Fish Speech项目是一个基于最新语音合成模型的平台,提供包括VITS2、Bert-VITS2在内的多种模型。项目代码遵循CC-BY-NC-SA-4.0许可发布,且拥有多种语言文档支持和实用的在线演示。该平台适用于学术研究和开发使用,旨在推动语音合成技术的发展并提供高质量的语音生成服务。
awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总
Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成
本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。
GigaSpeech - 多领域英语语音识别数据集提供10,000小时转录音频
GigaSpeechGithub开源项目数据集深度学习语音识别音频处理
GigaSpeech是一个开源的多领域英语语音识别数据集,包含33,000多小时音频数据,其中10,000小时有高质量人工转录。数据来源包括有声书、播客和YouTube等,并提供多个规模的训练和评估子集。项目提供多种语音识别工具包的数据准备脚本,由志愿者维护并欢迎社区贡献,旨在促进语音技术的研究和应用。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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