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chinese_speech_pretrain

中文语音预训练模型，wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现

语音预训练模型中文语音识别wav2vec 2.0HuBERTWenetSpeechGithub开源项目

chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本，均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异，尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南，可用于语音识别、语音合成等研究领域。

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介绍相关项目
ChineseWebText - 大规模中文网络文本数据集及其评估工具链
ChineseWebTextGithub开源项目数据评估模型网页文本处理自然语言处理高质量中文数据集
ChineseWebText是一个大规模中文网络文本数据集，总容量达1.42TB，每条文本均附带质量评分。该项目还提供了一个600GB的高质量子集，文本质量均超过90%。项目包含EvalWeb工具链，用于从原始网络数据中提取优质中文文本。EvalWeb通过数据准备、预处理和BERT评估模型对文本质量进行筛选和评估。此外，项目还开发了基于FastText的快速分类器，在保持性能的同时提高了处理效率。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术，支持复杂的多语言语音合成实验，提供完善的编码器共享机制，并包含丰富的语言数据及互动示范，旨在推动学术研究及应用开发。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型，兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集，兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口，支持多种硬件配置，用户可快速下载与测试。
PaddlePaddle-DeepSpeech - 基于PaddlePaddle的开源中文语音识别系统
DeepSpeech2GithubPaddlePaddle开源项目深度学习端到端ASR语音识别
PaddlePaddle-DeepSpeech是一个基于PaddlePaddle框架的中文语音识别项目。该系统支持自定义数据集训练和多种数据增强方法，适用于多样化场景。项目提供预训练模型，兼容Windows和Linux平台，并支持Nvidia Jetson等开发板推理。系统集成了GUI界面、Web部署和长语音识别功能，为开发者提供完整的语音识别工具链。
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。
wav2vec2-xls-r-300m-hebrew - XLS-R微调的希伯来语语音识别模型
GithubHebrewHuggingfaceWav2Vec2XLS-R开源项目微调模型语音识别
该开源项目提供了一个针对希伯来语优化的语音识别模型。基于wav2vec2-xls-r-300m架构，通过两阶段训练方法在私有数据集上进行微调。模型在测试集上实现23.18%的词错误率，展示了特定语言语音识别优化的有效途径。这一模型为希伯来语自动语音识别研究和应用提供了实用工具。
Wav2Vec2-large-xlsr-hindi - 针对印地语优化的开源语音识别模型
GithubHindiHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
Wav2Vec2-large-xlsr-hindi是一个专为印地语优化的开源语音识别模型。该模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53架构，通过低资源印度语言多语言ASR挑战数据集进行微调。适用于16kHz采样的语音输入，无需额外语言模型即可直接使用。在Common Voice印地语测试集上，模型达到72.62%的词错误率。项目提供了完整的使用指南、评估方法和训练脚本，为研究人员的进一步开发和应用提供了便利。
XPhoneBERT - 多语言音素表示模型助力TTS性能提升
GithubXPhoneBERT多语言模型开源项目语音合成音素表示预训练模型
XPhoneBERT是一种创新的多语言音素表示预训练模型，专为文本转语音(TTS)系统设计。基于BERT-base架构，该模型利用RoBERTa方法对近100种语言的3.3亿音素级句子进行训练。研究显示，将XPhoneBERT用作输入音素编码器能够显著增强神经TTS模型的自然度和韵律表现，同时在训练数据有限的情况下也能生成高质量语音。这一模型支持广泛的语言，并可通过transformers库便捷集成。
fasttext-zh-vectors - fastText库：支持中文文本分类与词向量学习
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型训练数据词向量语言识别
fastText是开源且易于使用的库，可在标准硬件上快速进行文本表示学习和分类。此库支持157种语言，并包含预训练模型，适用于文本分类与语言识别，且能在多核CPU上快速训练、并适合移动设备应用。
text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。
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