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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-tdt-1.1b - 先进的FastConformer-TDT英语语音识别模型
FastConformerGithubHuggingfaceNVIDIANeMoTDT开源项目模型语音识别
parakeet-tdt-1.1b是NVIDIA NeMo和Suno.ai团队联合开发的英语语音识别模型。采用FastConformer-TDT架构,拥有11亿参数,在多个测试集上表现优异,LibriSpeech clean测试集词错误率为1.39%。可通过NeMo工具包轻松集成使用,适用于多种语音转文本场景。
moshiko-candle-q8 - 语音文本基础模型与全双工对话框架
GithubHuggingfaceMoshi人工对话实时对话开源项目模型语音模型音频编码
Moshi是一个语音文本基础模型,通过神经网络技术实现语音到语音的自然转换。模型采用并行流处理方式,支持极低延迟的实时全双工对话,适用于日常交谈、问答咨询和角色扮演等场景。目前仅支持英语,并已实施安全防护机制。
Vikhr-7B-instruct_0.4 - 俄英双语指令微调大模型新版本提升性能
GithubHuggingfaceVikhr俄语开源开源项目指令微调模型语言模型
Vikhr-7B-instruct_0.4是一款针对俄语和英语优化的指令微调大语言模型。新版本通过增加SFT训练数据,大幅提升了JSON处理和多轮对话的稳定性,尤其在处理长上下文和复杂提示时表现出色。模型采用Flash Attention 2技术,支持Google Colab使用,并提供GGUF格式。项目包含详细的使用示例和学术引用信息,方便研究人员和开发者快速上手。
NeMo-Curator - 提供GPU加速的大型语言模型数据集优化与管理解决方案
GPU加速GithubNeMo CuratorPython库大语言模型开源项目数据集准备
NeMo Curator 是一款专为大型语言模型(LLM)设计的开源Python库,通过结合Dask和RAPIDS等技术,实现GPU加速的数据集准备与管理。其功能包括数据下载、语言识别、文本清理、质量过滤、文档去重和个人信息保护等模块,为多种LLM任务提供快速、灵活和可扩展的解决方案,显著提升数据处理效率与模型质量。
ukr-roberta-base - 乌克兰文HuggingFace模型的语料库预训练
GithubHuggingFaceHuggingfaceUkrainian Wikipediaukr-roberta-base开源项目模型训练数据语言模型
该项目使用乌克兰语言的多种语料库,并结合HuggingFace的Roberta分词器进行了处理。所使用的语料包括乌克兰维基百科、OSCAR数据集及社交网络样本。通过V100硬件加速的方法,预训练出与roberta-base-cased架构类似的模型,拥有12层、768个隐藏单元和125M参数。有关详细的训练配置和技术细节,请参阅原始项目。
wav2vec2-large-xlsr-53-english - XLSR-53微调的英语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自然语言处理语音识别
该模型基于wav2vec2-large-xlsr-53在Common Voice 6.1英语数据集上微调而来。在Common Voice英语测试集上,模型达到19.06%词错率和7.69%字符错误率。支持16kHz采样率语音输入,可单独使用或结合语言模型。提供HuggingSound库和自定义脚本的Python示例代码,方便用户进行语音识别。
USLM - 语音信息分层建模与零样本文本转语音的统一框架
GithubLibriTTSSpeechTokenizerUSLM开源项目语音语言模型零样本TTS
USLM是基于SpeechTokenizer构建的统一语音语言模型,结合自回归和非自回归模型实现语音信息的分层建模。该开源项目提供完整的安装指南、预训练模型和零样本文本转语音推理流程。USLM在LibriTTS数据集上训练,展示了语音内容和副语言信息建模的能力,为语音处理研究提供新思路。
nb-wav2vec2-300m-nynorsk - 挪威语新挪威语Wav2Vec2语音识别模型
GithubHuggingfaceNbAiLab/NPSCWav2Vec2开源项目挪威语模型自动语音识别语言模型
nb-wav2vec2-300m-nynorsk是一个针对挪威语新挪威语的Wav2Vec2语音识别模型。该模型基于VoxRex特征提取器,使用NbAiLab/NPSC数据集进行微调,在NPSC测试集上达到了0.1222的词错误率(WER)和0.0419的字符错误率(CER)。作为Robust Speech Event项目的成果之一,模型及其训练代码已开源,为挪威自然语言处理社区提供了进一步改进自动语音识别技术的基础。
wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy - 基于微调的语音识别模型,提升准确度与适用性
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目损失率模型模型优化自动语音识别训练参数
此AI模型基于DewiBrynJones的wav2vec2-xlsr-53-ft-btb-cv-cy微调而成,专注提升自动语音识别精确度。评估词错误率为0.3402,表现出明显改善。使用Adam优化器,学习率为0.0003,训练批次为4。适用于高精度需求的语音识别场景,但因缺乏训练数据和用途的细节说明,适用性需谨慎评估。
wav2vec2-large-nonverbalvocalization-classification - Nonverbal Vocalization分类的Wav2vec2模型扩展语音识别应用
GithubHuggingfacewav2vec2准确率声纹识别开源项目模型非语言发声音频分类
该模型利用Nonverbal Vocalization数据集,基于wav2vec2架构,进行非语言声带的分类。可识别诸如咬牙、咳嗽、打哈欠、哭泣等声音分类。Wav2vec2模型不仅提升了语音识别的准确性,还增强了在多语言及多声学场景中的应用。该模型支持简单的部署与系统集成,优化了语音交互的体验。
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