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Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples

少样本语音克隆的先进技术

Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples项目致力于开发能够实现少样本语音克隆的先进技术。项目通过建立说话者嵌入空间,有效捕捉说话者的独特语音特性,如音调、口音等,类似于语音指纹。该项目已在84名讲话者上进行训练,使用了NVIDIA V100 GPU完成了大量周期的训练。欲了解更多,可参考Baidu发表的论文《Neural Voice Cloning with Few Samples》。

MuseTalk - 音频驱动的实时高质量唇形同步模型
AI虚拟人GithubMuseTalk实时唇形同步开源项目潜在空间修复音频驱动
MuseTalk是一款实时高质量的音频驱动唇形同步模型,可在NVIDIA Tesla V100上以30fps+的速度运行。该模型能根据输入音频修改未见过的人脸,支持多种语言,并可调整面部区域中心点来影响生成效果。MuseTalk在HDTF数据集上训练,可与MuseV等虚拟人技术结合,为生成具全身动作和交互能力的虚拟人奠定基础。
dreamtalk - 音频驱动的表情丰富说话头像生成系统
AI表情生成DreamTalkGithub开源项目扩散模型生成说话人头像音频驱动
DreamTalk是一个创新的音频驱动说话头像生成系统,采用扩散概率模型技术。该系统能生成高质量、表情丰富的说话头像视频,适应多种说话风格。DreamTalk在处理歌曲、多语言语音、噪声音频和非常规肖像等多样化输入时表现优异。通过结合扩散概率模型,DreamTalk实现了准确的唇形同步和生动的面部表情,为不同说话风格提供了灵活支持。
whisper-large-v3 - 突破性多语言语音识别与翻译模型
GithubHuggingfaceOpenAIWhisper多语言开源项目模型语音翻译语音识别
Whisper large-v3是OpenAI开发的新一代语音识别和翻译模型,支持100多种语言。相比前代模型,它采用128个梅尔频率通道并新增粤语语言标记,将各语言错误率降低10-20%。模型可用于语音转录和翻译任务,易于集成应用。Whisper large-v3展现出卓越的泛化能力,为语音识别技术带来重大进展。
audio2photoreal - AI驱动的音频转人物对话视频技术
AI合成Github对话场景开源项目深度学习计算机视觉音频到真人化身
audio2photoreal项目实现了音频到逼真人物对话视频的自动转换。该开源项目集成了面部表情和全身动作生成模型,能根据音频输入合成自然的人物表情和动作。项目提供预训练模型、训练代码和数据集,便于研究者复现和改进。这一技术为虚拟人物制作和视频合成领域开辟了新的可能性。
parler-tts-mini-v1 - 通过文本提示控制的轻量级语音合成模型
GithubHuggingfaceParler-TTS人工智能开源项目文本转语音模型自然语言处理语音合成
Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音,并通过简单的文本提示控制语音特征,包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成,是开源Parler-TTS项目的组成部分,为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。
lora-svc - 开源AI歌声转换系统,结合Whisper和BigVGAN的先进技术
BigVGANGithubLoRASinging Voice ConversionWhisper人工智能开源项目
lora-svc是一个开源的歌声转换系统,集成了OpenAI的Whisper、Nvidia的BigVGAN和Microsoft的Adapter技术。该项目利用多语言语音识别、反混叠语音生成和高效微调等技术,实现高质量的声音转换。lora-svc提供完整的数据处理、模型训练和推理流程,支持自定义训练和灵活推理,适合研究声音转换技术的开发者和研究人员使用。
Catch-A-Waveform - 单样本驱动的多样化AI音频生成技术突破
Catch-A-WaveformGithub开源项目深度学习神经网络音频处理音频生成
Catch-A-Waveform是一个开源的AI音频生成项目,通过单一短音频样本学习生成多样化音频。该项目支持无条件生成、带宽扩展、音频修复和降噪等功能,可用于音乐创作、语音处理和音频修复等领域。Catch-A-Waveform不仅能创造新的音频内容,还能提升现有音频质量,为音频处理技术开辟新的研究方向。
clap-htsat-unfused - CLAP音频-文本预训练模型实现零样本音频分类
CLAPGithubHuggingface多模态学习开源项目模型语音识别零样本分类音频嵌入
CLAP是一个基于对比学习的音频-文本预训练模型,利用LAION-Audio-630K数据集进行训练。该模型通过特征融合和关键词增强技术,能够处理不同长度的音频输入,在文本到音频检索、零样本音频分类等任务中表现优异。CLAP在零样本设置下达到了领先水平,可用于零样本音频分类或音频和文本特征提取。
speech_course - 全面语音处理技术课程,从信号处理到人工智能应用
GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别
这门课程全面涵盖语音处理技术,从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等,并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式,辅以详细的幻灯片和视频资料,旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。
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