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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。

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。
whisper-large-v3-turbo - 精简版Whisper语音识别系统的突破性进展
GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型蒸馏自动语音识别语音识别
Whisper large-v3-turbo通过模型蒸馏技术对原版Whisper进行优化,将解码层从32减少到4层,在仅造成轻微性能损失的情况下显著提升了处理速度。该模型继承了Whisper优秀的多语言处理能力,支持超过100种语言的语音识别和翻译任务,能够适应不同场景的音频输入。基于高效的架构设计,此模型在降低计算资源需求的同时保持了稳定的识别准确率。
embedding - 开源说话人嵌入模型 改进x-vector架构提升语音识别效果
GithubHuggingfaceVoxCelebpyannote嵌入模型开源项目模型说话人识别音频处理
这是一个基于pyannote.audio的开源说话人嵌入模型,采用改进的x-vector TDNN架构和SincNet特征。模型在VoxCeleb 1测试集上达到2.8%的等错误率,无需额外的语音活动检测或PLDA。支持GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口嵌入等功能,可用于说话人识别、验证和分类等任务。
wav2vec2-hausa2-demo-colab - wav2vec2-large-xlsr-53 微调的 Hausa 语音识别模型
GithubHausa语Huggingfacewav2vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-large-xlsr-53 模型在 Common Voice 数据集上微调,专门用于 Hausa 语音识别。模型在评估集上达到 0.7237 的词错误率,为 Hausa 语音识别提供了基础解决方案。尽管训练细节有限,但采用了 Adam 优化器和混合精度训练等先进技术,为进一步改进奠定了基础。这个开源的 Hausa 语音识别模型可用于语音转文本、语言学研究或开发针对 Hausa 语言的语音应用。它展示了迁移学习在低资源语言处理中的潜力,为非洲语言技术的发展贡献力量。
NeMo - 人工智能训练和部署平台
GithubNVIDIA NeMo多模态模型大语言模型开源项目热门生成式AI语音识别
NeMo框架是NVIDIA开发的一款云原生生成式AI框架,专为研究人员和使用PyTorch的开发者设计,支持大型语言模型、多模态模型、自动语音识别等多个领域。该框架能够利用现有代码和预训练的模型检查点,帮助用户高效创建和定制新的生成式AI模型。通过广泛的教程和文档,用户可以轻松开始使用NeMo框架,无论是在任何云端还是本地环境中。
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-top75 - 多语言模型的ORPO方法微调及性能评估
GithubHuggingfaceSuzume ORPO开源项目数据集模型训练评估
该项目采用ORPO方法对多语言模型进行微调,使用lightblue/mitsu数据集进行训练,取得了显著的性能提升。推荐的最佳模型版本在多种语言的评测得分均超过基础模型和其他对比模型。研究团队正在开发新的商用版本,旨在未来为商业应用提供支持。
ReazonSpeech - 多模型语音识别开源工具包 支持日语音频分析
GithubReazonSpeech开源项目深度学习自然语言处理语音识别
ReazonSpeech是一个开源语音识别项目,整合了多种高性能模型。它提供基于NeMo的FastConformer-RNNT模型、基于Kaldi的K2模型和基于ESPnet的Conformer-Transducer模型。此外,该项目还包含专用于日语电视节目分析的工具,有助于构建日语音频语料库。ReazonSpeech支持多个深度学习框架,为开发者提供了多样化的选择。
parakeet-tdt_ctc-1.1b - 高性能自动语音识别模型解决方案
GithubHuggingfaceNeMo开源项目快速同构体数据集模型自动语音识别词错误率
parakeet-tdt_ctc-1.1b提供了一个功能强大的语音识别模型,支持将语音转录为包含标点和大写字母的文本。由NVIDIA NeMo和Suno.ai团队联合开发,拥有1.1B的参数规模,能够高效地处理大规模的音频数据。该模型利用局部注意力和全局令牌技术实现单次处理11小时音频。其在多个公开数据集上的出色表现,表明其在语音转录应用中有广泛的适用性和较低的词错误率(WER)。
wav2vec2-xls-r-300m-emotion-ru - 基于XLS-R的俄语语音情感识别模型实现高精度分析
DUSHAGithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m分类模型开源项目情感分析模型语音情感识别
该模型是基于wav2vec2-xls-r-300m微调的俄语语音情感识别(SER)模型。利用DUSHA数据集进行训练,包含12.5万条俄语音频样本,可识别虚拟助手对话中的积极、悲伤、愤怒和中性四种基本情绪。模型在测试集上达到90.1%的准确率,为俄语语音情感分析提供了高精度解决方案。
voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具
GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类
该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型,基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重,经过2,374小时语音多标签微调,输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。
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