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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。

FunASR - 综合性开源语音识别与处理工具集
FunASRGithub多任务开源项目模型部署语音识别预训练模型
FunASR是一个全面的开源语音处理工具集,融合了学术研究和工业应用。它不仅支持语音识别模型的训练和微调,还提供了语音活动检测、标点恢复等多种功能。该项目提供大量预训练模型,便于快速构建高效准确的语音识别服务。FunASR以其广泛的功能、高性能和易部署特性,为语音识别技术的研究和应用提供了强大支持。
awesome-whisper - 开源AI语音识别技术
AIGithubOpenAIWhisper开源项目语音识别音频转录
Whisper是OpenAI开发的开源AI语音识别系统,支持多种语言和平台,具备高精度和实时处理能力,并适用于开发者和企业进行高效集成。
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。
wav2vec2-base-superb-ks - 高效的关键词识别音频分类模型
GithubHuggingfaceSUPERBWav2Vec2关键词识别开源项目模型语音命令音频分类
Wav2Vec2-Base模型支持SUPERB关键字识别任务,具备高准确性和快速响应的特点。该模型预训练于16kHz语音音频,采用Speech Commands数据集,通过Hugging Face的管道实现关键词检测,适应实时设备应用。
wenet - 轻量精准的全栈语音识别解决方案
GithubWeNet安装指南开源工具包开源项目文档语音识别
WeNet项目提供生产就绪的全栈语音识别方案,强调精准与轻量化。项目在多个公共语音数据集上实现了最先进效果。WeNet易于安装和使用,支持Python编程和命令行操作,并兼容多种硬件,包括Ascend NPU。通过借鉴ESPnet和Kaldi等项目,WeNet提供高效的模型训练和部署方式。用户可在GitHub或微信讨论群中参与交流,获取技术支持和项目信息更新。
OpenVoice - 全面掌握多语种声音克隆技术:OpenVoice提供高精度与灵活性
GithubOpenVoice商业使用多语言支持开源项目热门语音克隆音频质量
OpenVoice是一款革命性的语音克隆工具,提供准确的音色复制和灵活的声音风格控制,支持多种语言和口音。V2版本进一步强化了音质,并增设了多种母语级支持,包括英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语,并从2024年4月起免费提供商业使用。OpenVoice已广泛应用于即时语音克隆功能,并在全球范围内持续扩展用户群体。
PaddleSpeech - 全面的开源语音处理工具集,涵盖语音识别、语音合成、说话人验证等多项功能
GithubPaddleSpeech声纹识别开源项目文本转语音热门语音合成语音识别
PaddleSpeech是基于PaddlePaddle平台的开源语音处理工具集,覆盖自动语音识别、文本转语音合成、说话人确认及声音分类等多项功能,提供易于使用、高效和灵活的模型,支持各类语音相关任务。工具集包含全流程服务,支持流式识别与合成系统,为研究和工业应用提供强大支持。
ltu - 音频和语音理解大模型与技术突破
GithubLTULTU-AS大语言模型开源项目语音理解音频理解
LTU和LTU-AS是首个桥接音频和语音感知与理解的大型语言模型。这两个模型在多个封闭式音频和语音任务上达到最先进水平,同时能基于给定音频回答开放式问题。项目提供PyTorch实现、预训练模型和数据集,支持推理和微调。发布的OpenAQA和OpenASQA训练数据集为音频和语音理解研究提供了重要资源。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型,是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集,运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换,适用于学术研究与商业应用。
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI - 开源AI变声框架 实现实时变声和快速模型训练
GithubWebUI人工智能变声开源项目训练语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的开源变声框架。该项目支持实时变声和快速模型训练,只需少量数据即可生成高质量变声模型。框架提供多语言界面和跨平台支持,并配有详细教程。项目采用检索式方法替换输入源特征,有效防止音色泄漏。支持在中低配置GPU上快速训练,并可通过模型融合调整音色。WebUI界面简洁直观,内置UVR5模型便于人声分离。采用InterSpeech2023-RMVPE算法提取音高,性能出色且资源占用低。该框架支持多种硬件加速,适用于不同用户需求,是一个功能丰富且操作简便的AI变声工具。
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