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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。

wavlm-large - 微软WavLM:全栈语音处理的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceSUPERB基准测试WavLM开源项目模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Large是微软开发的自监督语音预训练模型,针对全栈语音处理任务进行优化。模型基于HuBERT框架,引入混合话语训练策略和门控相对位置偏置,提升了语音内容建模和说话人身份识别能力。通过在94,000小时多样化语音数据上训练,WavLM-Large在SUPERB基准测试中展现出卓越性能,为多种语音处理任务带来显著改进。
Arabic-Whisper-CodeSwitching-Edition - 针对阿拉伯语和英语混合语音的优化识别模型
GithubHuggingfacetransformers代码转换开源项目模型语言模型语音识别阿拉伯语
本模型是经过精调的OpenAI Whisper Large v2版本,旨在提升阿拉伯语和英语混合语音的识别精度。基于阿拉伯-英语代码切换数据集训练,适用于处理多语言环境中的阿拉伯语和英语混合语音。虽然在该特定场景中表现优异,但在其它语言或单语言场景中性能可能有所下降。
SpeechMOS - 简化语音质量评估的开源工具
GithubMOS预测PyTorchSpeechMOS开源项目语音质量评估音频处理
SpeechMOS是一款开源的语音质量评估工具,通过简单的代码即可预测主观语音得分。该项目支持多种MOS预测系统,包括UTMOS强模型,可用于评估语音自然度。SpeechMOS使用torch.hub加载模型,无需额外导入库,支持批量处理,适用于语音合成评估等多种场景。这个工具为研究人员和开发者提供了便捷的语音质量评估方法。
wavlm-base - 适用于多语音任务的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目模型自监督学习语音识别音频分类
WavLM是基于自监督学习的语音预训练模型,旨在支持多种语音任务。模型在960小时Librispeech数据集上进行预训练,适用于语音识别和分类等任务,需在下游任务中微调。WavLM通过门控相对位置偏置和发音混合训练策略,强调说话者身份保留和内容建模,在SUPERB基准测试中表现优异。模型主要在英语环境中有良好表现,但目标是提供全语言栈的统一表示。
nb-whisper-small - 先进的挪威语自动语音识别开源项目
GithubHuggingfaceNB-Whisper开源项目挪威语模型模型训练自动语音识别语音识别
NB-Whisper Small是挪威国家图书馆开发的挪威语自动语音识别模型。基于OpenAI的Whisper架构,该模型使用66,000小时的语音数据训练,支持挪威语和英语的转录与翻译。通过Hugging Face Transformers库可轻松调用,提供高精度转录、时间戳和说话人分离等功能,适用于多种语音识别场景。
wav2vec2-large-xlsr-53-arabic - XLSR-53模型在阿拉伯语语音识别中的应用与性能
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自动语音识别阿拉伯语
该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,通过阿拉伯语语音数据微调,开发了一个高性能的阿拉伯语语音识别模型。在Common Voice测试集上,模型实现了39.59%的词错误率和18.18%的字符错误率,表现优于同类模型。模型支持16kHz采样率的语音输入,可直接用于阿拉伯语语音转录,无需额外语言模型。项目详细介绍了使用方法和评估结果,为阿拉伯语语音识别研究提供了有价值的参考。
PhoWhisper-large - 越南语自动语音识别模型PhoWhisper
GithubHuggingfacePhoWhisperWhisper开源项目机器学习模型语音识别越南语
PhoWhisper是一个基于多语言Whisper模型开发的越南语语音识别系统,提供五个不同版本。该模型通过844小时的多方言越南语数据集训练,适用于越南语音转文字、字幕生成等应用场景。在越南语ASR基准测试中表现优异,项目论文已被ICLR 2024收录。
WizardLM-2-7B-GGUF - 基于Mistral-7B的多语言对话模型 支持复杂任务和推理
GGUFGithubHuggingfaceWizardLM-2llama.cpp大语言模型开源项目模型量化
WizardLM-2-7B是基于Mistral-7B-v0.1的开源大语言模型,擅长复杂对话、多语言处理、推理和智能代理任务。该模型采用全AI合成训练系统,在MT-Bench评估中表现优异,性能可比拟规模大10倍的开源模型。WizardLM-2-7B支持多轮对话,适用于各种复杂场景,是一个高效的开源大语言模型选择。
suzume-llama-3-8B-japanese-gguf - 专注日语对话优化的Llama 3微调模型
GithubHuggingfaceLlama 3Suzumefinetune开源项目数据集日语聊天模型模型
Suzume是Llama 3的日语定制模型,通过近3000个日语对话数据集进行训练,提升了在日语基准测试中的表现。用户可在LM Studio中轻松找到和使用该模型,适用于多种日语交流场景。详细的训练和超参数配置确保了其性能和准确性。
WizardVicuna2-13b-hf - 细化Llama 2模型以优化对话生成能力
GithubHuggingfaceLlama 2Meta参数规模开源项目文本生成模型训练数据
基于ehartford的wizard_vicuna_70k_unfiltered数据集,对Llama-2-13b-hf模型进行精细化训练三次,专注于对话应用的优化。该项目在开源基准测试中表现优异,并在人类评估中显示出与某些流行闭源模型相当的帮助性和安全性。为确保最佳性能,需按照指定格式使用INST和<<SYS>>标签。此模型由Meta研发,访问需遵循相关商业许可证。
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