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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。

wav2vec2-xls-r-300m-phoneme - 微调后的Facebook语音处理模型
GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目梯度累积模型模型训练训练超参数语音识别
该模型是在Facebook的wav2vec2-xls-r-300m基础上进行微调,专注于语音处理任务,损失函数为0.3327,字符错误率为0.1332。使用了先进的参数优化和混合精度训练技术,适用于多种语音识别和处理场景。
matxa-tts-cat-multiaccent - 提供首个多说话人、多方言加泰罗尼亚TTS模型
GithubHuggingfaceMatxa-TTS声学建模多方言开源项目模型语音合成非自回归模型
Matxa-TTS提供用于多说话人和多方言加泰罗尼亚语音合成的开源TTS模型,适用于生成高质量的巴利阿里、中部、北西部和瓦伦西亚方言语音。模型采用了U-Net为骨干的编码器-解码器架构,并使用开放数据进行训练,仅允许非商业用途。通过最优传输条件流匹配技术,实现了高效合成。
wav2vec2-indonesian-javanese-sundanese - 印尼、爪哇和巽他语的多语言语音识别模型
GithubHuggingfaceWav2Vec2印尼语多语言开源项目模型自动语音识别语音识别
利用优化的Wav2Vec2模型,专注于印尼、爪哇和巽他语的多语言语音识别,数据来自Common Voice和TTS数据集,拥有较低字错误率并提供在线演示,工具无需语言模型,适合16kHz语音输入,帮助研究人员和开发者探索多语言识别技术。
parakeet-rnnt-0.6b - 先进的英语语音识别模型 准确率达98.37%
FastConformerGithubHuggingfaceNeMoTransducer开源项目模型自动语音识别语音转文本
parakeet-rnnt-0.6b是NVIDIA NeMo和Suno.ai联合开发的英语语音识别模型。采用FastConformer Transducer架构,拥有约6亿参数。在LibriSpeech测试集上错误率仅1.63%,多个数据集上表现优异。支持16kHz单声道音频输入,可通过NeMo工具包使用,适用于多种语音转文本场景。
AST-VoxCelebSpoof-Synthetic-Voice-Detection - AST模型实现超高精度合成语音识别
ASTGithubHuggingfaceVoxCelebSpoof合成语音检测开源项目模型模型训练语音识别
AST-VoxCelebSpoof-Synthetic-Voice-Detection是基于MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593模型微调而来,专注于合成语音识别。该模型在VoxCelebSpoof数据集上训练,评估结果显示准确率和F1值均高达99.99%。采用Adam优化器和线性学习率调度,经3轮训练达到最佳效果。此模型为语音真实性验证和相关安全应用提供了高精度解决方案。该模型适用于音频安全、声纹验证等领域,但可能需要在不同语言环境下进行进一步测试和优化。
wavlm-large - 微软WavLM:全栈语音处理的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceSUPERB基准测试WavLM开源项目模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Large是微软开发的自监督语音预训练模型,针对全栈语音处理任务进行优化。模型基于HuBERT框架,引入混合话语训练策略和门控相对位置偏置,提升了语音内容建模和说话人身份识别能力。通过在94,000小时多样化语音数据上训练,WavLM-Large在SUPERB基准测试中展现出卓越性能,为多种语音处理任务带来显著改进。
wav2vec2-xls-r-1b - 大规模多语言语音预训练模型支持128种语言处理
GithubHuggingfaceXLS-R多语言模型开源项目模型语音处理语音识别预训练
Wav2Vec2-XLS-R-1B是Facebook AI开发的大规模多语言语音预训练模型,拥有10亿参数。该模型在436K小时的公开语音数据上训练,涵盖128种语言。在CoVoST-2语音翻译基准测试中平均提升7.4 BLEU分,BABEL等语音识别任务错误率降低20%-33%。适用于语音识别、翻译和分类等任务,需要16kHz采样率的语音输入进行微调。
hf-seamless-m4t-medium - 多语言翻译与语音识别的统一模型
GithubHugging FaceHuggingfaceSeamlessM4T多语言翻译开源项目文本到语音模型语音识别
SeamlessM4T是一款多语言模型,支持101种语言的语音输入、196种语言的文本处理和35种语言的语音输出。它能进行语音到语音、语音到文本、文本到语音及文本到文本的翻译。最新的SeamlessM4T v2在翻译质量和生成速度上均有改善,为需要高效语音处理和文本翻译的场景提供了解决方案。
bert-base-multilingual-cased-finetuned-langtok - 基于多语言BERT的语言识别模型实现99.03%准确率
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目微调模型自然语言处理语言识别
这是一个基于bert-base-multilingual-cased的语言识别微调模型。模型在评估集上的准确率为99.03%,F1分数达到0.9087。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,经过3轮训练完成。开发框架使用Transformers 4.44.2和PyTorch 2.4.1,可应用于语言识别相关任务。
wespeaker-voxceleb-resnet34-LM - 采用预训练的Wespeaker嵌入模型优化音频说话人识别
GithubHuggingfacepyannote.audio声纹识别开源项目模型深度学习音频处理
这个开源项目集成了WeSpeaker的wespeaker-voxceleb-resnet34-LM预训练模型,适用于pyannote.audio,提升说话人识别和验证的效率。可执行基础和高级功能,如GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口特征识别。兼容pyannote.audio 3.1及更高版本,以提供更加快速和可靠的音频处理方案。
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