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乌克兰语自动语音识别和语音合成

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。

data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架
Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型
Data2Vec是一种开源模型,基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调,在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段,Data2Vec准确提取上下文信息,优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中,取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率(WER),体现了其在业内的竞争力。
speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用
Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别
此页面总结了多语言语音数据集,包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域,详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途,帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。
Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术
GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成
Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具,能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架(SV2TTS),并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员,支持多种数据集,提供预训练模型以简化使用和实验过程。
speech-trident - 语音大模型三大关键领域 表示学习 神经编解码 语言模型
GithubSpeech Trident大语言模型开源项目神经编解码器表示学习语音模型
Speech-trident项目调查语音大模型的三个核心领域:语音表示学习、神经编解码模型和语音语言模型。该项目涵盖语义标记学习、声学标记生成及基于标记的语言建模方法,旨在促进语音理解和生成技术的发展,为相关研究提供资源。
VoiceCraft - 实现零样本语音编辑和实时文本转语音的革命性技术
GithubVoiceCraft开源项目文本转语音神经编解码语言模型语音编辑零样本学习
VoiceCraft是一个开源的语音技术项目,专注于零样本语音编辑和实时文本转语音。该项目仅需几秒钟的参考音频即可克隆或编辑未知声音,在有声书、网络视频和播客等真实场景中表现出色。VoiceCraft提供多种运行方式,包括Google Colab、Docker和本地环境,方便研究人员和开发者使用。项目在语音编辑和零样本TTS领域达到了先进水平,为语音技术的发展开辟了新方向。
ultravox - 实现实时语音交互的多模态大语言模型
GithubLlama 3Ultravox多模态LLM实时语音开源项目语音识别
Ultravox 是一个创新的多模态大语言模型,能直接理解文本和语音,无需单独的语音识别步骤。基于 Llama 3 模型,它通过多模态投影器将音频转换为高维空间。Ultravox 的首字响应时间约为 200 毫秒,每秒可生成约 100 个 token,有效支持实时语音交互。目前支持音频输入和文本输出,未来计划增加语音输出功能。
XTTS-RVC-UI - 开源AI语音合成与转换界面
GithubXTTS-RVC-UI人工智能开源项目深度学习语音合成
XTTS-RVC-UI是一个开源项目,整合了Coqui的XTTSv2语音合成和RVC声音转换技术,提供简洁的用户界面。该工具支持CUDA加速,便于管理模型和语音样本。通过简单的安装步骤,用户可快速搭建语音合成和声音转换环境。项目需要MSVC - VC 2022 C++ x64/x86构建工具,并提供了详细的安装和使用说明。工具创建特定文件夹结构,方便组织模型和语音文件。适用于AI语音研究和开发。
GPT-SoVITS - 少样本声音克隆模型
GPT-SoVITS-WebUIGithubWebUI工具开源项目文本转语音模型训练热门跨语言支持
GPT-SoVITS-WebUI是一款功能强大的在线语音转换和文本转语音工具,支持跨语言转换与实时语音合成。项目集成了自动训练集分段、中文语音识别和文本标记等工具,能够帮助初学者轻松创建训练数据集和GPT/SoVITS模型。GPT-SoVITS支持零样本和少样本文本转语音,是音频处理领域的创新应用。
speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎
Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本
该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架,对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集,评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现,为选择语音识别解决方案提供了参考依据。
ollama-voice - 离线语音交互AI助手 集成语音识别对话和合成功能
Githubollama-voice大型语言模型开源项目文字转语音离线模式语音识别
ollama-voice是一个集成Whisper语音识别、Ollama大语言模型和pyttsx3文本转语音技术的开源项目。它创建了一个完全离线的语音交互AI助手,支持本地语音识别、自然语言处理和语音合成。用户通过按住空格键即可与AI对话,适用于需要隐私保护或离线环境的语音交互场景。
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