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wav2vec2-lv-60-espeak-cv-ft

利用微调的wav2vec2模型提升多语言语音和语素识别能力

wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调,实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签,需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异,超过以往单一语言模型的效果。

wav2vec2-large-xlsr-53-persian - 基于XLSR-53微调的开源波斯语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型波斯语语音识别
该开源项目提供了一个基于XLSR-53的波斯语语音识别模型。通过在Common Voice数据集上微调,模型达到30.12%词错误率和7.37%字符错误率,超越同类方案。模型支持16kHz采样率语音直接识别,无需额外语言模型。项目包含完整使用指南和评估脚本,方便研究与应用。
english-filipino-wav2vec2-l-xls-r-test-09 - XLSR-53架构英语和菲律宾语双语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2人工智能开源项目机器学习模型语音模型语音识别
这是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53-english模型在filipino_voice数据集上微调的英语-菲律宾语语音识别模型。通过20轮训练,模型在评估集上达到1.0054的损失值和57.50%的词错误率。采用Adam优化器、线性学习率调度和混合精度训练等技术,模型性能逐步提升,最终实现了较好的双语语音识别效果。
emotion-recognition-wav2vec2-IEMOCAP - 基于wav2vec2的语音情感识别开源模型
GithubHuggingfaceIEMOCAPSpeechBrainwav2vec2开源项目模型深度学习语音情感识别
基于SpeechBrain框架开发的语音情感识别模型,集成wav2vec2架构并通过IEMOCAP数据集训练。模型采用卷积网络和残差结构,结合注意力机制进行特征提取,在测试集达到78.7%准确率。支持16kHz音频输入并提供自动标准化处理功能,可直接应用于语音情感分析任务。
wavlm-base-plus-sv - 面向说话人验证的先进语音模型
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音识别说话人验证预训练模型
WavLM-Base-Plus-SV是一款专为说话人验证优化的预训练语音模型。基于HuBERT框架,通过创新的门控相对位置偏置和话语混合训练,显著提升了语音内容和说话人特征的建模能力。经过94000小时语音数据预训练和VoxCeleb1数据集微调,该模型在SUPERB基准测试中展现出卓越性能。它能够有效提取说话人嵌入向量,适用于相似度检索和说话人验证等多种应用场景。
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。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
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。
Bert-VITS2 - 多语言BERT驱动的语音合成模型
Bert-VITS2FishAudioGithubMassTTSTTSVITS开源项目
Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型,提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目,并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档,项目强调中文用户需求和法律合规,禁止违规用途。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
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