Project Icon

snac_44khz

多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩

SNAC(Multi-Scale Neural Audio Codec)是一种创新的音频压缩模型,采用分层令牌方法将44kHz音频压缩至2.6kbps的低比特率。该模型引入粗糙令牌的低频采样机制,优化了音频编码效果。SNAC主要针对音乐数据训练,适用于音乐和音效处理。它提供多个预训练模型,支持不同采样率和比特率,便于在Python项目中进行音频编码和解码。SNAC在保持音质的同时,实现了高效的音频压缩,为音频处理领域提供了新的解决方案。

data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架
Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型
Data2Vec是一种开源模型,基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调,在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段,Data2Vec准确提取上下文信息,优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中,取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率(WER),体现了其在业内的竞争力。
SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具
GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型
SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具,采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术,统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面,为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型,支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型,可用于语音处理研究和应用开发。
dla - 深度学习音频处理综合课程
Deep Learning for AudioGithubHSE声源分离开源项目语音生成语音识别
此课程详细介绍了音频深度学习的各个方面,包括数字信号处理、语音识别、源分离、文本转语音、语音转换、语音生物识别及音频生成扩散模型。每周更新课程材料,涵盖从理论讲解到实操的全面学习。提供全面的作业和丰富的学习资源,适合深入了解音频处理技术的人士。
huggingsound - 基于HuggingFace的语音处理开源工具库
GithubHuggingFaceHuggingSound开源项目模型训练自然语言处理语音识别
HuggingSound是基于HuggingFace工具开发的语音处理工具库。该项目为语音识别、模型微调和评估提供了简洁的接口。适用于Python 3.8+环境,支持pip安装。HuggingSound能够利用预训练CTC模型进行推理,并通过语言模型增强识别准确度。此外,它还包含模型评估和微调功能,便于研究人员根据特定数据集优化模型表现。
tiny-random-whisper - 轻量级随机耳语模型为语音识别提供高效解决方案
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型知识产权软件协议
tiny-random-whisper是一个轻量级随机耳语模型,用于语音识别。该项目采用随机化技术,在保持小型模型体积的同时实现良好的识别性能。适用于资源受限设备和快速部署场景,为开发者提供灵活的语音识别工具。
WaveGrad - 高效实现高保真语音生成的WaveGrad技术
GithubWaveGrad声码器并行训练开源项目混合精度高保真生成
WaveGrad是Google Brain开发的依托去噪扩散概率模型(DDPM)技术的高保真语音合成工具。这一项目特别适用于高迭代推理,并且能在不同硬件上包括单GPU环境进行稳定高效的训练。其主要特点包括高保真声音生成、多迭代支持及分布式训练功能。预训练模型及灵活架构配置加强了其实用性和适应性。
parakeet-rnnt-1.1b - 高性能英语语音识别模型实现优异音频转文本效果
FastConformerGithubHuggingfaceNeMoTransducer开源项目模型自动语音识别英语语音模型
parakeet-rnnt-1.1b是NVIDIA NeMo和Suno.ai联合开发的英语语音识别模型。基于FastConformer Transducer架构,该模型拥有11亿参数,在64000小时英语语音数据上训练。它能准确将语音转录为小写英文文本,并在多个标准数据集上表现出色。研究人员可通过NeMo工具包使用该模型进行推理或微调,适用于多种语音识别场景。
PaSST - Patchout技术优化音频变换器训练效率及性能
GithubPaSSTPatchout开源项目音频分类音频转换器预训练模型
PaSST项目开发的Patchout方法通过丢弃部分输入patch优化音频频谱图变换器模型训练。该技术显著降低训练时间和GPU内存消耗,同时提升模型性能。Patchout支持随机丢弃或丢弃整个时间帧、频率区间。项目提供预训练模型、推理和嵌入提取功能,以及下游任务微调框架,为音频AI研究和应用提供全面支持。
wav2vec2-large-nonverbalvocalization-classification - Nonverbal Vocalization分类的Wav2vec2模型扩展语音识别应用
GithubHuggingfacewav2vec2准确率声纹识别开源项目模型非语言发声音频分类
该模型利用Nonverbal Vocalization数据集,基于wav2vec2架构,进行非语言声带的分类。可识别诸如咬牙、咳嗽、打哈欠、哭泣等声音分类。Wav2vec2模型不仅提升了语音识别的准确性,还增强了在多语言及多声学场景中的应用。该模型支持简单的部署与系统集成,优化了语音交互的体验。
TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法
CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏
TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法,专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术,有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时,显著减少了模型参数,实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案,在计算资源受限的场景下尤其有价值。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号