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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。

wav2vec2-xls-r-300m-emotion-ru - 基于XLS-R的俄语语音情感识别模型实现高精度分析
DUSHAGithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m分类模型开源项目情感分析模型语音情感识别
该模型是基于wav2vec2-xls-r-300m微调的俄语语音情感识别(SER)模型。利用DUSHA数据集进行训练,包含12.5万条俄语音频样本,可识别虚拟助手对话中的积极、悲伤、愤怒和中性四种基本情绪。模型在测试集上达到90.1%的准确率,为俄语语音情感分析提供了高精度解决方案。
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。
TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统
GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成
TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统,提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据,仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块,将输入序列转换为梅尔对数谱图,以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术,实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型,采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本,旨在通过增强模型结构和训练机制,有效提升语音自然度和特征相似性,同时显著降低对音素转换的依赖,从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频,支持开箱即用的转换学习。
voicesmith - 实现个性化语音合成的强大工具
DelightfulTTSGithubUnivNetVoiceSmith多说话者模型开源项目文本转语音
VoiceSmith是一个允许用户训练和应用单语者及多语者模型的平台。该项目基于改良的DelightfulTTS和UnivNet模型,能在个人数据集上进行微调,带来高度自然的语音输出。VoiceSmith还包括数据预处理工具,如自动文本规范化功能,适合在Windows或Linux系统上使用,推荐配置NVIDIA GPU以优化训练效率。
awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers - 语音识别与合成技术研究关键论文集锦
Github开源项目深度学习神经网络自动语音识别语音合成语音识别
本项目汇聚了语音识别与语音合成领域的重要研究论文,涵盖多个子领域,包括自动语音识别(ASR)、说话人验证、声音转换和语音合成(TTS)等。提供广泛的研究成果和方法论参考,这些资源可以帮助研究人员和开发人员探索从文本到音频的转换技术和相关音乐建模应用。该资源适用于学术研究和实际开发中的技术革新和行业推动。
gdansk-ai - 开源全栈AI语音对话系统 整合多项云服务
AI语音聊天机器人Auth0GithubOpenAIStripe全栈AI应用开源项目
Gdańsk AI是一个开源的全栈AI语音对话系统,集成了语音转文本、大型语言模型和文本转语音技术。该项目整合了Auth0身份验证、OpenAI和Google Cloud API的AI能力,以及Stripe支付功能。系统由Web应用、API和AI组件构成,为开发者提供完整的AI对话解决方案。用户可通过购买'bibs'代币与AI进行语音交互。本项目采用Node.js、TypeScript和Python等技术栈,结构清晰,便于二次开发。系统支持用户通过语音进行AI对话,并提供便捷的支付流程。开发者可根据需求自定义AI模型和对话流程,快速构建语音交互应用。
wav2vec2-large-xlsr-53-esperanto - 基于XLSR-53微调的世界语语音识别模型
Common VoiceEsperantoGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR开源项目模型语音识别
该项目基于wav2vec2-large-xlsr-53模型,使用世界语Common Voice数据集进行微调,开发了一个世界语语音识别模型。模型在测试集上实现12.31%的词错误率(WER),支持16kHz采样率的语音输入。它可直接应用于语音识别任务,无需额外语言模型。项目详细介绍了模型的使用方法和评估过程。
overlapped-speech-detection - 开源重叠语音检测工具实现多人同时发言识别
GithubHuggingfacepyannote声纹分割开源项目模型语音识别语音重叠检测音频处理
开源重叠语音检测工具overlapped-speech-detection专注于识别音频中的多人同时发言片段,通过Python API接口快速部署实现。该工具基于神经网络技术,支持多种数据集训练,可应用于会议记录、课堂互动、多人访谈等场景的语音分析。
tiktok-voice - 开源的TikTok文字转语音Python工具
API接入GithubMP3转换PythonTikTok Text-to-speech API开源项目语音选项
探索TikTok-voice这款强大的Python工具,利用TikTok API高效转换文字为语音。适合Python 3.8或以上环境,提供全面的语音类型和多语种支持。简化您的语音生成过程,从文件读取或直接输入均可。详细信息请见我们的Wiki或Discord。
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