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基于Wav2vec 2.0的多维语音情感识别模型

该模型基于Wav2vec 2.0技术,通过在MSP-Podcast数据集上微调Wav2Vec2-Large-Robust模型实现。它能够处理原始音频信号,识别语音中的唤醒度、支配度和效价三个维度,输出0-1范围内的情感预测结果。此外,模型还提供最后一个transformer层的池化状态,为语音情感分析研究提供了有力支持。

Expressive-FastSpeech2 - 非自回归表情文本到语音合成技术
Expressive-FastSpeech2Github多语言支持对话TTS开源项目情感TTS非自回归TTS
Expressive-FastSpeech2是一个非自回归表情文本到语音(TTS)的研究项目,专注于emotional和conversational TTS。该项目使用AIHub多模态视频AI数据和IEMOCAP数据库进行韩语和英语的处理,并提供了不同语言适应和数据处理的指导。
SECap - 语音情感转文字描述的开源AI系统
GithubSECap大语言模型开源项目情感分析语音情感描述音频处理
SECap是一个开源的语音情感描述生成系统,结合大语言模型技术将语音情感转化为文字描述。项目包含模型代码、训练测试脚本和600个音频样本的测试集。系统能捕捉语音情感特征并生成相应描述,为语音情感分析研究提供新的工具和思路。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
EmoV-DB - 情感语音合成的多样化开源数据集
CMU arcticEmoV-DBGithub开源项目强制对齐情感语音数据库语音合成
EmoV-DB是一个专为情感语音合成设计的开源数据集。它收录了四位说话人(两男两女)的录音,包括中性、困倦、愤怒、厌恶和愉悦五种情感风格。数据集基于CMU arctic文本,包含超过5000条录音样本,音频采用16位WAV格式。EmoV-DB还集成了强制对齐功能,可分离语音中的语言和非语言成分。这一资源旨在增强语音生成系统的情感表达控制,为相关研究提供重要支持。
Bert-VITS2 - 多语言BERT驱动的语音合成模型
Bert-VITS2FishAudioGithubMassTTSTTSVITS开源项目
Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型,提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目,并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档,项目强调中文用户需求和法律合规,禁止违规用途。
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。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型,采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本,旨在通过增强模型结构和训练机制,有效提升语音自然度和特征相似性,同时显著降低对音素转换的依赖,从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频,支持开箱即用的转换学习。
Chinese-FastSpeech2 - FastSpeech2模型的中文升级
BertProsodyFastSpeech2GithubHifiGAN中文语音合成开源项目韵律模型
Chinese-FastSpeech2项目基于FastSpeech2模型和标贝女声数据改进,引入韵律表征和预测模块增强中文发音的生动度及节奏感。项目提供完整的模型训练、预处理代码,支持交互式与API两种预测方式,并不断更新来优化语音合成服务的自然性。
FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音
FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音
FastSpeech 2,面向精准快速的文本到语音转换,基于PyTorch与Espnet技术,配备Nvidia与MelGAN工具,极致优化语音生成效果,适合各类开发者利用和研究。
UniCATS-CTX-vec2wav - 声学上下文感知的创新声码器
CTX-vec2wavGithubUniCATS上下文感知声码器开源项目语音合成
UniCATS-CTX-vec2wav是UniCATS框架中的声学上下文感知声码器。该项目利用上下文VQ-Diffusion和声码化技术进行语音合成,提供完整的训练和推理流程。支持多GPU训练,并提供16kHz和24kHz采样率的预训练模型参数。此开源项目为研究人员和开发者提供了探索先进语音合成技术的平台。
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