Project Icon

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。

wav2vec2-large-960h-lv60-self - Wav2Vec2大规模语音识别模型实现低词错误率
GithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型模型评估自训练语音识别
Wav2Vec2-large-960h-lv60-self是一个基于Wav2Vec2技术的大规模语音识别模型。该模型在960小时的Libri-Light和Librispeech数据集上进行预训练和微调,采用自训练方法。在LibriSpeech清晰测试集上,模型实现1.9%的词错误率,其他测试集上为3.9%。模型可直接用于音频转录,特别适合标记数据有限的语音识别任务。
sew-d-tiny-100k-ft-ls100h - SEW-D架构语音识别模型实现性能与效率的优化平衡
GithubHuggingfaceLibriSpeechSEW-D开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
sew-d-tiny-100k-ft-ls100h是基于SEW-D架构的预训练语音识别模型,在LibriSpeech数据集上经过微调。模型在clean测试集和other测试集上分别达到10.47%和22.73%的词错误率,同时推理速度比wav2vec 2.0提升1.9倍。这一模型在保持识别准确率的基础上大幅提高了效率,可应用于自动语音识别、说话人识别等多种语音处理任务,为相关领域提供了性能与效率兼具的解决方案。
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h - 多领域预训练的大规模语音识别模型
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目机器学习模型自监督学习语音识别
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h是一个基于Wav2Vec2架构的大规模语音识别模型。该模型在多个领域的音频数据集上进行了预训练,包括Libri-Light、CommonVoice、Switchboard和Fisher,涵盖了有声读物、众包语音和电话交谈等多种音频类型。随后,模型在960小时的Librispeech数据集上进行了微调。这种多领域预训练和目标域微调的方法显著提高了模型在跨领域语音识别任务中的性能。模型支持16kHz采样率的语音输入,适用于需要处理多样化音频数据的应用场景。
voice-activity-detection - 基于pyannote.audio的开源语音活动检测模型
GithubHuggingfacepyannote声音分割开源项目模型语音活动检测说话人分类音频处理
该项目提供基于pyannote.audio 2.1的开源语音活动检测模型,可精确识别音频中的语音片段。支持AMI、DIHARD和VoxConverse等数据集,适用于多种应用场景。用户通过简单的Python代码即可调用预训练模型,实现高效的语音检测。这一工具为语音分析和处理提供了可靠基础,适用于学术研究及商业应用。
m2m100_1.2B - 先进的多语言机器翻译模型实现百种语言无障碍转换
GithubHuggingfaceM2M100多语言翻译开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
m2m100_1.2B是一款革新性的多语言机器翻译模型,覆盖100种语言的9900个翻译方向。该模型采用编码器-解码器架构,能够实现高质量的直接语言转换,无需中间语言过渡。这一突破性技术为全球跨语言交流提供了高效便捷的解决方案,在机器翻译领域具有重要意义。
emotion-recognition-wav2vec2-IEMOCAP - 基于wav2vec2的语音情感识别开源模型
GithubHuggingfaceIEMOCAPSpeechBrainwav2vec2开源项目模型深度学习语音情感识别
基于SpeechBrain框架开发的语音情感识别模型,集成wav2vec2架构并通过IEMOCAP数据集训练。模型采用卷积网络和残差结构,结合注意力机制进行特征提取,在测试集达到78.7%准确率。支持16kHz音频输入并提供自动标准化处理功能,可直接应用于语音情感分析任务。
wavlm-base-plus-sd - WavLM预训练模型助力高性能说话人分类
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理说话人分类音频分析
WavLM-Base-Plus-SD是一个基于微软WavLM技术的预训练模型,专注于说话人分类任务。该模型在94,000小时的大规模语音数据上进行自监督学习,采用创新的话语混合训练策略,有效保留说话人身份信息。在SUPERB基准测试中,模型展现出卓越性能,可显著提升多种语音处理任务的效果。通过简洁的API接口,用户可直接对音频进行说话人分类分析。
whisper-small-fa - Whisper-small-fa模型在Common Voice数据集上的语音识别性能
GithubHuggingfaceTransformers开源项目数据集模型模型评估训练超参数语音识别
Whisper-small-fa是一个基于openai/whisper-small模型在common_voice_17_0数据集上微调的版本,旨在实现高效的自动语音识别。测试集结果显示,该模型的词错误率(WER)为35.4973,体现了其在语音识别中的良好表现。模型训练中应用了Adam优化器、线性学习率调度器及混合精度技术,从而提高了训练的效率和精确度。
clap-htsat-fused - 对比语言与音频学习中的多任务性能提升
CLAPGithubHuggingface多模态表示学习对比学习开源项目模型零样本音频分类音频表示
CLAP项目使用对比语言-音频预训练模型结合音频编码器与文本编码器,提升多模态学习表现。该模型支持文本到音频检索、零样本音频分类及监督音频分类等多项任务。通过特征融合机制和关键词到字幕增强,CLAP能高效处理不同长度的音频输入。所发布的LAION-Audio-630K数据集及模型在文本到音频检索和零样本音频分类中表现优异,适用于零样本音频分类及音频、文本特征提取。
LanguageBind_Audio - 语言驱动的多模态预训练解决方案
GithubHuggingfaceLanguageBind公开源码多模态开源项目数据集模型语义对齐
LanguageBind是一个语言驱动的多模态预训练工具,在五个数据集上表现出色。该项目采用VIDAL-10M数据集,将视频、红外、深度、音频和语言模态结合,实现了跨越视觉模态的扩展。通过多视图增强和ChatGPT的结合,它提高了语言的语义表达,并支持在线和本地运行,包括音频与语言、视频与语言的相似性计算。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

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。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

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。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号