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基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型

这是一个基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型,支持愤怒、厌恶、恐惧、快乐和悲伤五种情绪的识别,准确率达91%。项目提供Python接口,便于集成开发。该模型适用于希腊语语音情感分析研究及应用开发。

Bert-VITS2-ext - 实现声音到脸部表情的同步生成的TTS及声音识别的应用
Bert-VITS2GithubTTS开源项目数据预处理表情生成音频质量
Bert-VITS2-ext 专注于TTS及声音识别的创新应用,实现声音到脸部表情的同步生成。该技术结合VITS,支持多语言,适用于复杂交互场景,为动画与虚拟互动领域开辟新可能。
WaveRNN - 高效神经音频合成技术
GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成
WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术,并包含Tacotron训练支持, 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放,并附有详细使用指南与多样化的自定义功能,以便进行高质量的文本到语音转换。
FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音
FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音
FastSpeech 2,面向精准快速的文本到语音转换,基于PyTorch与Espnet技术,配备Nvidia与MelGAN工具,极致优化语音生成效果,适合各类开发者利用和研究。
EmoV-DB - 情感语音合成的多样化开源数据集
CMU arcticEmoV-DBGithub开源项目强制对齐情感语音数据库语音合成
EmoV-DB是一个专为情感语音合成设计的开源数据集。它收录了四位说话人(两男两女)的录音,包括中性、困倦、愤怒、厌恶和愉悦五种情感风格。数据集基于CMU arctic文本,包含超过5000条录音样本,音频采用16位WAV格式。EmoV-DB还集成了强制对齐功能,可分离语音中的语言和非语言成分。这一资源旨在增强语音生成系统的情感表达控制,为相关研究提供重要支持。
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。
wavegrad - 由Google Brain设计的高效神经声码器
GithubWaveGrad多GPU训练开源项目神经声码器预训练模型高质量合成
WaveGrad是由Google Brain团队设计的神经声码器,专业于将对数缩放的Mel频谱图转换为波形。此项目提供稳定训练、合成、混合精度训练以及多GPU支持,且支持命令行和API推理接口,配备预训练模型。易于安装,支持通过pip和GitHub进行安装。其多GPU训练和混合精度训练提升了处理效率,适合需进行高效音频处理的开发者。
openWakeWord - 高效易用的开源语音唤醒词识别库
GithubopenWakeWord唤醒词开源库开源项目模型训练语音识别
openWakeWord是一个开源语音唤醒词库,用于开发语音交互应用和界面。它提供预训练模型,可识别常见词语,适应真实环境。该项目旨在平衡速度、准确性和易用性,采用简单架构,支持高效训练新模型,无需大量手动数据采集。
GST-Tacotron - PyTorch实现的自动语音合成与风格控制模型
GST-TacotronGithubPyTorch中文支持多说话人数据集开源项目语音合成
GST-Tacotron是一个基于PyTorch的端到端语音合成系统实现,实现无监督风格建模、控制与转移技术。该项目已增加对Blizzard数据集的支持,同时提供了预训练模型,专门针对中文数据集进行训练。支持简单的命令行操作以训练模型和生成.wav格式的语音文件,方便研究人员和开发者在多说话人数据集上进行语音合成实验。
Chinese-FastSpeech2 - FastSpeech2模型的中文升级
BertProsodyFastSpeech2GithubHifiGAN中文语音合成开源项目韵律模型
Chinese-FastSpeech2项目基于FastSpeech2模型和标贝女声数据改进,引入韵律表征和预测模块增强中文发音的生动度及节奏感。项目提供完整的模型训练、预处理代码,支持交互式与API两种预测方式,并不断更新来优化语音合成服务的自然性。
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