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高精度自然语言音译转换模型达99.12%准确率

基于深度学习架构的音译模型,通过优化训练实现99.12%的高准确率。模型能够稳定完成文本音译转换任务,在多项评估指标上均表现出色,为文本音译应用提供可靠支持。

faster-whisper-tiny.en - 轻量快速的OpenAI Whisper英语语音识别模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-tiny.en是OpenAI Whisper tiny.en模型的CTranslate2优化版本,专门用于英语语音识别。这个模型提供高效的音频转录功能,支持16位浮点量化,可通过faster-whisper库简单集成。它适合需要快速、精确的英语语音转文本解决方案的开发者,特别是在计算资源有限的场景中表现出色。该模型采用MIT许可证,支持音频处理和自动语音识别任务。
Bridge-TTS - 创新方法提升文本转语音合成效果
Bridge-TTSGithubSchrodinger Bridge开源项目文本转语音机器学习语音合成
Bridge-TTS是一个革新性的文本转语音(TTS)项目,利用人工智能和机器学习技术,通过创新的数据处理方法优化语音合成。无论在简单还是复杂的应用场景中,它都显著优于传统的扩散模型。这一突破不仅提升了TTS技术水平,还为语音合成和相关人工智能领域开辟了新的研究方向。项目详情、研究方法和结果可在官方网站查阅,完整源代码将在论文被学术界正式接受后公开发布。
distil-whisper - 快速高效的音频转录模型
Distil-WhisperGithub开源项目机器学习模型压缩自然语言处理语音识别
Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本,速度提升6倍,模型规模缩小49%,同时保持了相近的准确性。该项目支持短语音和长语音转录,提供多个针对英语语音识别的高效模型。Distil-Whisper还可作为Whisper的辅助模型实现推测解码,在保证输出一致性的同时将速度提升2倍。
wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn - 中文自动语音识别模型提供广泛应用支持
Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录
该模型基于Common Voice、CSS10和ST-CMDS数据集,对facebook的wav2vec2-large-xlsr-53进行了微调,以实现中文自动语音识别。模型能够处理16kHz采样率的语音输入,可通过HuggingSound库直接进行语音转录或使用定制推理脚本。评估结果显示,模型在Common Voice测试数据集上WER为82.37%,CER为19.03%。感谢OVHcloud提供的GPU支持,该模型适用于医药、教育等领域语音数据处理。
tacotron - 开源文字到语音合成系统,采用TensorFlow实现
GithubTacotronTensorFlow开源开源项目训练模型语音合成
Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统,能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis',虽然当前性能未及Google的演示,但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集,并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南,便于用户快速开始使用及测试。
parakeet-rnnt-1.1b - 高性能英语语音识别模型实现优异音频转文本效果
FastConformerGithubHuggingfaceNeMoTransducer开源项目模型自动语音识别英语语音模型
parakeet-rnnt-1.1b是NVIDIA NeMo和Suno.ai联合开发的英语语音识别模型。基于FastConformer Transducer架构,该模型拥有11亿参数,在64000小时英语语音数据上训练。它能准确将语音转录为小写英文文本,并在多个标准数据集上表现出色。研究人员可通过NeMo工具包使用该模型进行推理或微调,适用于多种语音识别场景。
TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统
GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成
探索TensorFlowTTS:快速、灵活的多语言语音合成平台,采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN,可部署于移动设备,助力全球开发者创造多语种语音应用。
wav2vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli - 精确转录语音的Wav2Vec2模型 支持标点符号输出
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目数据集文本转语音标点符号模型语音识别
Wav2Vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli是一款经过优化的语音转录模型,专门生成带标点符号的高质量文本。该模型基于LibriTTS和VoxPopuli数据集训练,在Librispeech验证集上达到4.45%的词错误率。它尤其适用于TTS模型转录,准确的标点有助于提升语音韵律。虽主要针对清晰音频优化,但对噪声音频如CommonVoice也有良好表现。
dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型
DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本
dc_tts,一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型,使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文,还对不同声音数据进行了深入研究,支持多种语言和数据集,提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型,适用于学术研究和实际应用场景。
Whisper-Finetune - 微调与加速Whisper模型
GithubOpenAIWhisper加速推理开源项目微调语音识别
本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型,并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练,并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型,支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明,以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表,方便用户快速上手。
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