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open-speech-corpora

开放语料库整理助力语音技术研究与发展

open-speech-corpora项目为语音技术研究和开发提供了一个丰富的开放语料库清单。这些语料库多为免费并在创意共享许可证或社区数据许可协议下发布,方便研究和商业使用。它覆盖多种语言和超过2万小时的验证语音数据,是学者和开发者理想的数据资源。项目鼓励社区成员提出资源增补,以进一步完善数据库。

Wordless - 开源多语言语料库分析工具
GithubWordless多语言支持开源软件开源项目语料库工具语言研究
Wordless是一款功能强大的语料库分析工具,支持多种语言处理。它可用于语言学、文学和翻译等领域的研究,提供词频统计、搭配分析等多种分析功能。该工具跨平台运行,拥有直观的用户界面,并提供完善的使用文档,有助于研究人员高效分析语料数据。
MeloTTS - 跨语言、多方言的高品质文本转语音库
GithubMeloTTSMyShell.ai多语言开源开源项目文本转语音热门
MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言、多方言文本转语音库,支持包括英语(美国、英国、印度、澳大利亚)、西班牙语、法语、中文(结合英语)、日语和韩语等语种。该库特别适合于CPU实时推断,支持无安装使用,本地安装及自定义数据集训练。加入Discord社区交流,共同探讨与合作。
awesome-ai - 人工智能资源汇总 课程、工具与开源项目
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
本项目汇集了人工智能领域的优质资源,包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向,适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态,为探索AI前沿提供全面指南。
CoMoSpeech - 一步实现高质量语音和歌声合成的一致性模型
CoMoSpeechGithub一步采样一致性模型开源项目快速推理语音合成
CoMoSpeech是一种创新的语音合成方法,通过单步扩散采样实现高质量语音生成。该模型从扩散教师模型中提炼一致性模型,在保持音频质量的同时显著提高推理速度。在文本转语音和歌声合成任务中,CoMoSpeech展现出优异性能,推理速度超过实时150倍,大幅提升了基于扩散采样的语音合成的实用性。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
parler-tts-large-v1 - 开源大规模语音合成模型支持自然语言控制和多人声定制
GithubHuggingfaceParler TTS人工智能开源项目模型自然语言处理语音合成音频生成
Parler-TTS Large v1是一个基于22亿参数、45K小时音频数据训练的文本转语音模型。通过文本提示可控制语音的性别、噪音、语速等特征,内置34个预设发音人。项目开源了完整训练资源和数据处理代码,采用Apache 2.0许可证发布。
AI-Competition-Collections - 全面的AI竞赛经验和技巧开源资源集
AI比赛经验Github开源项目数据竞赛机器学习自然语言处理计算机视觉
这是一个综合性AI竞赛资源库,囊括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的比赛经验和技巧。项目汇总了顶级赛事的解决方案,同时提供竞赛平台和相关公众号信息。对AI开发者和竞赛参与者而言,此资源库提供了丰富的学习和参考材料。
efaqa-corpus-zh - 开源中文心理咨询对话数据集
Github人工智能对话数据开源项目心理咨询语料库标注研究用途
efaqa-corpus-zh是一个包含20,000条标注数据的中文心理咨询对话语料库,为人工智能在心理咨询领域的应用提供支持。该数据集包含多轮对话内容和分类信息,涵盖学业、职场、家庭等多种心理问题。项目提供详细的数据格式说明和标签定义,研究人员可通过购买证书获取使用权限。作为目前最大的公开中文心理咨询对话数据集,efaqa-corpus-zh为相关研究提供了宝贵的语料资源。
awesome-chatgpt-dataset - 综合性AI对话数据集资源助力自定义语言模型训练
ChatGPTGithub开源项目指令调优数据集训练语言模型
awesome-chatgpt-dataset项目汇集了多样化的人工智能对话数据集资源。该项目囊括了不同规模、语言和领域的高质量指令数据,范围从数千到数百万条不等,涵盖多语言、代码生成、视觉对话等多个方面。这些数据集为研究人员和开发者提供了训练和优化大型语言模型的重要素材,有助于推动更智能、更多元化的AI对话系统的发展。
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