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。

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介绍相关项目

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ltu - 音频和语音理解大模型与技术突破

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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。

TTSlist - 多样化中文AI音色资源库简化语音合成选择

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Voice AI Evaluation by Canonical AI - 实时分析与优化语音AI交互性能

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Canonical AI的Voice AI评估工具提供实时性能分析，通过监控信噪比、延迟、语速及中断等指标，识别并解决语音交互中的问题。其交互式演示与灵活的定价计划适合各类团队，提升语音助手的交互质量。

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CosyVoice_For_Windows是一个开源的语音合成项目，支持多语言、零样本和跨语言语音生成。该工具提供SFT、零样本、跨语言和指令推理等多种模式。项目包含Web演示界面，便于快速了解功能。同时还支持高级训练和部署，适用于语音合成的研究和应用开发。

FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架

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FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。

VITS-fast-fine-tuning - 个性化多语言语音合成与转换工具

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voicefixer_main - 语音修复框架，支持严重退化和历史语音的恢复

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VoiceFixer 为一款专业语音修复框架，致力于修复严重退化或历史性语音。集成多种先进算法，适用于去噪音、消除回声、提升语音清晰度等多种场景，提供灵活的配置和广泛的测试支持。

PortaSpeech - 便携且高质量的PyTorch文本到语音生成工具

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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。

speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎

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该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架，对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集，评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现，为选择语音识别解决方案提供了参考依据。

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