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whisper-vits-svc

基于VITS的端到端歌声转换开源项目

VITS语音转换深度学习PyTorchAIGithub开源项目

whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。

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介绍相关项目
whisper-timestamped - 多语言语音识别工具，支持单词时间戳和置信度评分
GithubOpenAIwhisper-timestamped信心评分开源项目时间戳语音识别
whisper-timestamped 是一个增强型多语言语音识别工具，基于 OpenAI 的 Whisper 模型，通过动态时间规整(DTW)技术预测单词时间戳，并附带置信度评分。该扩展兼容所有 Whisper 版本，优化内存使用，适用于处理长音频文件。此外，还支持在运行 Whisper 模型前进行语音活动检测(VAD)，有效降低训练数据中的误差。whisper-timestamped 可提高识别准确度，尤其适用于包含语音卡顿或填充词的情景。
Diffusion-SVC - 高效实时语音转换系统
AI模型ContentVecDiffusion-SVCGithub开源项目扩散模型语音转换
Diffusion-SVC是一个基于扩散模型的语音转换项目，专注于实现高质量的实时语音转换。该系统以低显存占用、快速训练和推理为特点，并针对浅扩散和实时应用进行了优化。Diffusion-SVC支持多种预训练模型和编码器，适用于不同规模的GPU，可灵活搭配使用。通过与其他声学模型级联，系统能进一步提升音频质量并降低性能消耗，为语音转换技术带来新的可能性。
faster-whisper-large-v3-turbo-ct2 - 基于Whisper large-v3的多语言语音识别模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper多语言支持开源项目模型语音识别
这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本，专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录，兼具准确性和速度。通过faster-whisper库，可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储，计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。
Stage-Whisper - 跨平台免费开源音频转录工具
GithubStage-WhisperWhisper应用程序开源开源项目音频转录
Stage Whisper是一款免费开源的音频转录应用，基于OpenAI的Whisper模型，提供精确的音频文件转录。它拥有直观的图形界面，用户可以轻松存储和编辑转录内容。该项目旨在让非技术用户也能方便地使用Whisper的强大功能。适用于MacOS、Windows和Linux多平台，目前正进行重大改进，测试版即将发布。
voice-changer - 多平台实时语音转换软件 支持多种AI模型
AIGithubVC Clientクロスプラットフォームリアルタイム开源项目音声変換
VC Client是一款多功能实时语音转换软件，支持MMVC、so-vits-svc、RVC等多种AI模型。该软件兼容Windows、Mac和Linux平台，可通过网络远程使用。提供预构建二进制文件和Docker环境两种部署选项，方便不同技术水平的用户使用。软件具备将处理负载转移到外部设备的功能，适合与游戏等高负载应用同时运行。用户可根据需求选择合适的使用方式，实现高质量的实时语音转换。
vibe - 离线音视频转录，多语言支持和多格式输出
GithubOpenAI WhisperVibe开源项目批量转录隐私音频转录
Vibe利用开源工具OpenAI Whisper进行离线音视频转录，支持几乎所有语言，保证数据隐私。软件界面友好，支持多种文件格式如SRT、VTT、TXT、HTML、PDF和JSON。Vibe还具备批量转录、多语言翻译和实时预览等功能，适用于Windows、Linux和macOS系统。优化了对CPU和GPU的支持，兼容Nvidia和AMD GPU。用户可以通过命令行接口进行操作，并提供HTTP API文档。其他功能包括系统音频转录、麦克风转录、说话人分割，未来还将支持iOS和Android。
faster-whisper-tiny.en - 轻量快速的OpenAI Whisper英语语音识别模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-tiny.en是OpenAI Whisper tiny.en模型的CTranslate2优化版本，专门用于英语语音识别。这个模型提供高效的音频转录功能，支持16位浮点量化，可通过faster-whisper库简单集成。它适合需要快速、精确的英语语音转文本解决方案的开发者，特别是在计算资源有限的场景中表现出色。该模型采用MIT许可证，支持音频处理和自动语音识别任务。
distil-whisper - 快速高效的音频转录模型
Distil-WhisperGithub开源项目机器学习模型压缩自然语言处理语音识别
Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本，速度提升6倍，模型规模缩小49%，同时保持了相近的准确性。该项目支持短语音和长语音转录，提供多个针对英语语音识别的高效模型。Distil-Whisper还可作为Whisper的辅助模型实现推测解码，在保证输出一致性的同时将速度提升2倍。
faster-whisper-small - 多语言语音识别的高效CTranslate2模型转换
CTranslate2GithubHuggingfaceOpenAIWhisper small开源项目模型模型转换音频识别
faster-whisper-small项目将openai的whisper-small模型转换为CTranslate2格式，支持多语言自动语音识别，采纳FP16精度以优化性能。此模型可用于CTranslate2基础项目，如faster-whisper，为开发者提供高效的语音转录方案。
Bert-VITS2-ext - 实现声音到脸部表情的同步生成的TTS及声音识别的应用
Bert-VITS2GithubTTS开源项目数据预处理表情生成音频质量
Bert-VITS2-ext 专注于TTS及声音识别的创新应用，实现声音到脸部表情的同步生成。该技术结合VITS，支持多语言，适用于复杂交互场景，为动画与虚拟互动领域开辟新可能。
相关项目
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