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uzbek-speaker-verification-v4

乌兹别克语说话人验证模型NeMo实现的优化

提供预训练的乌兹别克语说话人验证模型,适合语音识别任务,支持NeMo工具包中的推理和微调。模型经过大量语音数据训练,在标准语音识别中表现良好,适用于学术研究和商业应用。

whisper-large-v3-turbo - 乌兹别克语语音识别模型的高性能解决方案
Common VoiceGithubHuggingfaceWhisper乌兹别克语开源项目模型模型微调语音识别
Whisper Large v3 Turbo是一个针对乌兹别克语优化的语音识别模型,基于OpenAI的Whisper大型模型微调而来。该模型在Common Voice 16.1数据集上训练,在测试集达到28.26%的词错误率,展现了良好的识别能力。模型使用Adam优化器和线性学习率策略,经过1万步训练。这一模型为乌兹别克语自动语音识别应用提供了有效工具。
wavlm-base-plus-sv - 面向说话人验证的先进语音模型
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音识别说话人验证预训练模型
WavLM-Base-Plus-SV是一款专为说话人验证优化的预训练语音模型。基于HuBERT框架,通过创新的门控相对位置偏置和话语混合训练,显著提升了语音内容和说话人特征的建模能力。经过94000小时语音数据预训练和VoxCeleb1数据集微调,该模型在SUPERB基准测试中展现出卓越性能。它能够有效提取说话人嵌入向量,适用于相似度检索和说话人验证等多种应用场景。
speakerverification_en_titanet_large - NVIDIA TitaNet-Large英语说话人识别模型
GithubHuggingfaceNeMoTitaNet开源项目模型语音识别说话人识别说话人验证
NVIDIA TitaNet-Large是一个专为英语说话人验证和分割设计的深度学习模型。它采用深度可分离1D卷积架构,参数量约23M,能从16kHz单声道音频中提取说话人特征。模型在VoxCeleb1等数据集上表现优异,可通过NVIDIA NeMo工具包进行推理和微调。适用于说话人验证、分割等多种语音识别任务。
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。
w2v-xls-r-uk - 基于XLS-R的乌克兰语语音识别模型展现卓越性能
Common VoiceGithubHuggingfaceUkrainianWav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
w2v-xls-r-uk是一款优化的乌克兰语语音识别模型,基于wav2vec2-xls-r-300m架构。经Common Voice 10.0数据集训练,结合语言模型后词错误率仅为4.63%。模型支持标点符号识别,并有活跃的社区支持。为获取最佳性能,建议使用其最新版本。该模型可广泛应用于语音转文本、实时字幕生成等场景,为乌克兰语自然语言处理任务提供强大支持。
wavlm-base-sv - WavLM预训练模型声纹识别与说话人验证系统
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理语音识别说话人验证
WavLM是Microsoft开发的说话人验证预训练模型,基于16kHz采样语音训练,使用960小时Librispeech数据集预训练,并在VoxCeleb1数据集上进行X-Vector架构微调。模型通过话语和说话人对比学习,实现语音特征提取、身份验证及声纹识别。
speech-recognition-uk - 乌克兰语自动语音识别和语音合成
GithubUkrainian开源项目自动化语音转文本自然语言处理语音合成语音识别
本项目集成了乌克兰语的自动语音识别和语音合成的最新进展与数据集。详细涵盖了多种语音模型如wav2vec2和Citrinet,同时提供模型评估和测试结果。加入我们的Discord或Telegram社区,共同推动乌克兰语语音技术的前沿发展。
spkrec-xvect-voxceleb - 基于xvector的说话人识别与验证技术
GithubHuggingfaceSpeechBrainTDNN模型Voxcelebxvectors开源项目模型语者验证
利用SpeechBrain的TDNN预训练模型,提供基于xvector嵌入的说话人识别和验证。该工具采用Voxceleb数据集并在Voxceleb1测试集上获得了3.2%的EER表现,支持GPU推理,自动化音频处理确保输入符合要求。
spkrec-ecapa-voxceleb - 基于SpeechBrain的ECAPA-TDNN说话人验证系统
ECAPA-TDNNGithubHuggingfaceSpeechBrainVoxCeleb开源项目模型语音识别说话人验证
该项目基于SpeechBrain框架,提供预训练的ECAPA-TDNN模型用于说话人验证和嵌入提取。模型在VoxCeleb 1和2数据集上训练,在VoxCeleb1测试集达到0.80%的错误等价率。系统架构结合卷积和残差块,采用注意力统计池化提取嵌入,并使用加性边际Softmax损失训练。项目提供简单的接口,方便用户进行说话人验证或嵌入提取,可应用于多种语音识别场景。
whisper-base-bungoma.en - 基于Whisper的英语语音识别模型优化Azure数据集处理
AzureGithubHuggingfaceOpenAI Whisper开源项目机器学习模型模型训练语音识别
该语音识别系统通过微调openai/whisper-base.en基础模型,针对Azure数据集进行优化。模型采用了先进的优化算法,经过精细训练后词错误率降至25.28%,实现了稳定的英语语音识别效果。
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