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NISQA

多维度语音质量评估和自然度预测深度学习工具

NISQA是一个先进的深度学习工具,专注于多维度语音质量评估,包括噪声、色彩度、断续和响度等特质。最新版本NISQA v2.0增强了预测精度,并支持模型训练与微调。NISQA-TTS专为评估文本到语音系统生成语音的自然度而设计。项目库含14,000多个语音样本,适用于广泛的训练和评估任务。

TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术
Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成
🐸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。
ToolQA - 评估工具增强型大语言模型的开源数据集
GithubToolQA大语言模型工具增强开源项目数据集评估基准
ToolQA是一个开源数据集,专门用于评估工具增强型大语言模型。数据集涵盖8个领域,包含需要综合使用多个工具解答的问题,分为简单和困难两个级别。ToolQA通过人机协作创建,提供了数据统计、下载链接、工具实现和基准代码,为研究人员评估和改进大语言模型的外部工具使用能力提供全面资源。
SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台
GithubSenseVoice多语言语音识别开源项目情绪识别推理效率热门音频事件检测
SenseVoice是一款支持多语言的语音解析模型,整合了自动语音识别、语种识别、情绪识别及音频事件检测功能。该项目采用非自回归端到端框架,可在超过50种语言上提供精准的语音识别服务,大幅降低了推理延迟,提供方便的微调脚本和多语种细粒度情绪分析,支持多种客户端语言和服务部署,适用于多种商业场景。
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。
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。
nix-tts - 端到端文本转语音解决方案
GithubNix-TTS开源项目文本转语音知识蒸馏轻量级非自回归
Nix-TTS通过模块化知识蒸馏技术实现了高效轻量的端到端文本转语音合成,显著降低模型尺寸至5.23M参数,加速了处理速度,同时保持了良好的声音自然性。
bigvsan - GAN神经声码器结合切片对抗网络的创新音频生成模型
BigVSANGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成
BigVSAN项目结合GAN神经声码器和切片对抗网络,旨在提高音频生成质量。该项目基于LibriTTS数据集训练,提供预训练模型及完整的代码实现。包括训练、评估和推理功能,并附有详细使用说明。在多项客观评估指标中,BigVSAN展现出优秀性能,为语音合成技术开辟新方向。
MSMC-TTS - 多阶段多码本神经网络文本转语音系统
GithubMSMC-TTSVQ-VAE多阶段多码本开源项目神经网络TTS语音合成
MSMC-TTS是一个高性能神经网络文本转语音系统,基于多阶段多码本VQ-VAE技术。该系统集成了MSMC-VQ-VAE和HifiGAN,通过MSMC-VQ-GAN自编码器优化,并采用多阶段预测器作为声学模型。MSMC-TTS在标准和低资源语言的语音合成中表现优异,能够生成紧凑的语音表示和高质量的语音输出。项目提供了详细的训练、测试和推理指南,并包含针对MSMC-VQ-GAN和多阶段预测器的优化建议。
rnnoise - 开源深度学习实时语音降噪库
GithubRNNoise噪音抑制开源项目机器学习神经网络语音增强
RNNoise是一个开源的基于循环神经网络的噪声抑制库,专注于实时全频带语音增强。它采用混合DSP和深度学习方法,支持48kHz采样率的16位PCM文件处理。该项目提供简单的命令行工具,同时允许用户使用自定义数据集进行模型训练。RNNoise还支持可加载模型,提高了系统的灵活性和适应性。
vits2 - 单阶段文本转语音系统的效率与质量提升
GithubSK TelecomVITS2单阶段模型开源项目文本到语音自然语言处理
VITS2项目融合了对抗学习与结构设计,在单阶段文本转语音技术上实现了显著的质量与效率提升。此模型通过结构和训练机制的优化,增强了语音的自然感和多讲者语音特征的匹配度,并提高了训练及推理速度。VITS2的创新技术显著降低了对音素转换的依赖,支持了完整的端到端处理。
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