speech-recognition-uk

乌克兰语自动语音识别和语音合成

语音识别语音合成自动化语音转文本 Ukrainian 自然语言处理 Github 开源项目

本项目集成了乌克兰语的自动语音识别和语音合成的最新进展与数据集。详细涵盖了多种语音模型如wav2vec2和Citrinet，同时提供模型评估和测试结果。加入我们的Discord或Telegram社区，共同推动乌克兰语语音技术的前沿发展。

Github

Huggingface

介绍相关项目

whisper-base-bungoma.en - 基于Whisper的英语语音识别模型优化Azure数据集处理

AzureGithubHuggingfaceOpenAI Whisper开源项目机器学习模型模型训练语音识别

该语音识别系统通过微调openai/whisper-base.en基础模型，针对Azure数据集进行优化。模型采用了先进的优化算法，经过精细训练后词错误率降至25.28%，实现了稳定的英语语音识别效果。

SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台

GithubSenseVoice多语言语音识别开源项目情绪识别推理效率热门音频事件检测

SenseVoice是一款支持多语言的语音解析模型，整合了自动语音识别、语种识别、情绪识别及音频事件检测功能。该项目采用非自回归端到端框架，可在超过50种语言上提供精准的语音识别服务，大幅降低了推理延迟，提供方便的微调脚本和多语种细粒度情绪分析，支持多种客户端语言和服务部署，适用于多种商业场景。

wav2vec2-large-xlsr-53-russian - 基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型

Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53俄语开源项目模型语音识别

该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练，适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率，加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用，可应用于多种俄语语音识别场景。

speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术

Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成

该项目开发了一种新型语音重合成方法，采用自监督学习的离散表示技术，分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成，在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外，该技术还可应用于超轻量级语音编解码，以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程，兼容多种数据集和自监督学习方法。

uzbek-speaker-verification-v4 - 乌兹别克语说话人验证模型NeMo实现的优化

GithubHuggingfaceNeMoUzbek-speaker-verification-v4开源项目数据集模型模型性能自动语音识别

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。

open-speech-corpora - 开放语料库整理助力语音技术研究与发展

CC-0许可Common VoiceGithub多语言开放语音语料库开源项目语音技术

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。

whisper-large-v3-turbo - 乌兹别克语语音识别模型的高性能解决方案

Common VoiceGithubHuggingfaceWhisper乌兹别克语开源项目模型模型微调语音识别

Whisper Large v3 Turbo是一个针对乌兹别克语优化的语音识别模型，基于OpenAI的Whisper大型模型微调而来。该模型在Common Voice 16.1数据集上训练，在测试集达到28.26%的词错误率，展现了良好的识别能力。模型使用Adam优化器和线性学习率策略，经过1万步训练。这一模型为乌兹别克语自动语音识别应用提供了有效工具。

speech_course - 全面语音处理技术课程，从信号处理到人工智能应用

GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别

这门课程全面涵盖语音处理技术，从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等，并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式，辅以详细的幻灯片和视频资料，旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。

botium-speech-processing - 提供一站式免费开源语音识别与合成解决方案

Botium Speech ProcessingDockerGithub开源开源项目语音合成语音识别

Botium Speech Processing 提供统一的开发者友好型API，集成了免费的语音识别和语音合成服务。使用 Kaldi 进行语音识别，MaryTTS 实现语音合成，SoX 处理音频文件。适用于创建视频教程音轨、构建语音聊天机器人、音频转录分类及自动化语音服务测试。易于通过 Docker 部署，并支持多种云服务，确保高性能和安全性。

Voice-Cloning-App - 声音克隆技术应用：从自动合成到多语言支持

GithubPytorchVoice Cloning App人工智能开源项目数据集语音克隆

Voice-Cloning-App，一个基于Python/Pytorch的高效工具，使用户能在多个平台上进行人声合成和训练。特点包括支持多GPU使用、自动化数据集创建、多语言支持及系统的远程训练功能。即将支持更多语音合成技术和GPU型号，优化数据处理效率。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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