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voxlingua107-epaca-tdnn

全新多语言识别模型,覆盖107种语言,实现精确分类

该多语言识别模型基于SpeechBrain训练于VoxLingua107数据集,采用ECAPA-TDNN架构,可识别多达107种语言的语音。模型可用于独立的语言识别或作为嵌入特征提取器,助力开发自定义语言识别系统。训练数据源于自动采集的YouTube视频,总计6628小时的语音样本。模型在评测数据集上的误差率为7%,但在处理小众语言及带口音的语音时性能可能受限。

hubert-xlarge-ls960-ft - 采用大规模LibriSpeech数据集微调的HuBERT模型,展示前沿语音识别性能
GithubHubertHuggingface开源项目模型聚类自动语音识别自监督学习语音表示学习
HuBERT模型通过LibriSpeech数据集上的960小时微调,提供准确的自动语音识别功能。解决大声单元处理、无词汇表和声单元长度可变等挑战,并在多项基准测试中与wav2vec 2.0性能相当或更优。通过自监督学习和离线聚类,得益于1B参数模型,显著降低了错误率,成为语音识别的关键突破方法。
parler-tts-large-v1 - 开源大规模语音合成模型支持自然语言控制和多人声定制
GithubHuggingfaceParler TTS人工智能开源项目模型自然语言处理语音合成音频生成
Parler-TTS Large v1是一个基于22亿参数、45K小时音频数据训练的文本转语音模型。通过文本提示可控制语音的性别、噪音、语速等特征,内置34个预设发音人。项目开源了完整训练资源和数据处理代码,采用Apache 2.0许可证发布。
wav2vec2-large-xlsr-53-th - 基于Common Voice数据集微调的泰语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型泰语自然语言处理语音识别
该项目提供了一个基于wav2vec2-large-xlsr-53架构的泰语语音识别模型。模型使用Common Voice 7.0数据集进行微调,在测试集上实现了13.63%的词错率和2.81%的字符错率。项目详细介绍了数据预处理、模型训练和评估流程,并与主流商业API进行了性能对比。此模型可用于开发泰语语音转文本应用,为泰语自然语言处理研究提供了有价值的资源。
wav2vec2-large-xlsr-53-spanish - 基于XLSR-53微调的西班牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型西班牙语语音识别
此西班牙语语音识别模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53,在Common Voice数据集上微调。模型在测试集上达到8.82%词错误率和2.58%字符错误率,可直接处理16kHz采样的语音输入。项目提供使用示例和评估脚本,便于用户应用和评估。模型采用16kHz采样率,无需额外语言模型即可使用。项目还包含详细的使用说明和评估方法,有助于研究人员和开发者快速集成和测试。
wav2vec2-large-960h - 大规模预训练语音识别模型实现低资源高性能
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
Wav2Vec2-Large-960h是Facebook开发的预训练语音识别模型,在960小时LibriSpeech数据上微调。采用自监督学习从原始音频学习表示,在低资源场景下表现优异。LibriSpeech测试集上词错误率为1.8/3.3。模型可用于语音转写,提供了详细使用示例。
faster-whisper-large-v3 - 多语言语音识别模型CTranslate2版Whisper large-v3
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
项目提供了OpenAI Whisper large-v3模型的CTranslate2转换版本,为faster-whisper定制优化。支持100多种语言的自动语音识别,具备高效性能和可调节的量化选项。易于整合到Python项目中,能够实现迅速准确的音频转写。这一模型适合多语言场景,是处理语音识别任务的有力工具。
faster-whisper-large-v2 - 多语言语音识别模型 支持高效转录和翻译
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-large-v2是基于OpenAI Whisper large-v2模型转换的CTranslate2格式语音识别模型。该模型支持100多种语言的音频转录和翻译,性能高效且语言覆盖范围广泛。开发者可通过faster-whisper库轻松使用,实现强大的多语言语音处理。模型采用FP16格式保存权重,可在加载时根据需求调整计算类型,适应不同应用场景。
cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型,具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中,CogVLM实现了最先进的性能,部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话,适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放,经登记后可免费用于商业用途。
embedding - 开源说话人嵌入模型 改进x-vector架构提升语音识别效果
GithubHuggingfaceVoxCelebpyannote嵌入模型开源项目模型说话人识别音频处理
这是一个基于pyannote.audio的开源说话人嵌入模型,采用改进的x-vector TDNN架构和SincNet特征。模型在VoxCeleb 1测试集上达到2.8%的等错误率,无需额外的语音活动检测或PLDA。支持GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口嵌入等功能,可用于说话人识别、验证和分类等任务。
wav2vec2-xls-r-300m-mixed - wav2vec2模型在多语言环境下的创新语音识别解决方案
GithubHuggingfaceKeraswav2vec2-xls-r-300m-mixed开源项目模型评估数据集语言模型语音识别
wav2vec2-xls-r-300m-mixed项目在马来语、Singlish和普通话三种语言上进行了微调。依托单GPU(RTX 3090 Ti)完成训练,结合语言模型在CER和WER等指标上表现优异,尤其在普通话识别中取得了最低WER 0.075。这为多语言语音识别的研究与优化提供了一个有效路径。
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