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s2t-small-librispeech-asr

小型LibriSpeech语音识别模型的高效自动化

语音转换文本Speech2TextHuggingfaceLibriSpeechGithub开源项目模型s2t-small-librispeech-asr自动语音识别

s2t-small-librispeech-asr是一种小型端到端语音识别模型，使用LibriSpeech ASR语料库进行训练。该模型采用自回归的方式生成转录文本，并结合Pytorch及其工具如torchaudio和sentencepiece以提高准确性。在LibriSpeech“clean”和“other”测试集上的WER分别为4.3和9.0，可满足高性能语音识别应用的需求。

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基于PyTorch的PortaSpeech项目，提供一种高质量且便携的文本到语音转换实现方案。这个项目支持单声道和多声道TTS，包含快速启动指南、多种样本、预训练模型，适合研究和实际开发。它还为数据预处理和模型训练提供详细指南，帮助用户轻松使用并优化其TTS系统。
e2-tts-pytorch - E2-TTS 简化的非自回归零样本文本转语音模型
E2 TTSGithubPytorch开源项目深度学习语音合成非自回归模型
E2-TTS-pytorch是一个开源项目，实现了基于PyTorch的E2-TTS（Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS）模型。该项目提供了持续时间预测器和E2TTS模型的简洁实现，支持自定义模型参数如维度和深度。项目包含代码示例和采样功能，基于最新研究成果，为研究人员和开发者提供了一个灵活的TTS实验平台。
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🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型，支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调，并且拥有超过1100种预训练模型，适用于多语言和多说话人TTS任务。此外，该库还支持高效的语料库分析和管理，为语音合成提供全面支持。
NATSpeech - 非自回归文本转语音 （NAR-TTS） 框架
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NATSpeech框架是一款高效的非自回归文本至语音转换系统，特点为便捷的操作、可扩展性强，并采用精准的数据处理技术。框架包括PortaSpeech与DiffSinger两种高质量语音合成技术，适用于高端研究与商业应用，配备详尽的技术文档及安装指导。
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