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WavLM预训练模型声纹识别与说话人验证系统

WavLM是Microsoft开发的说话人验证预训练模型,基于16kHz采样语音训练,使用960小时Librispeech数据集预训练,并在VoxCeleb1数据集上进行X-Vector架构微调。模型通过话语和说话人对比学习,实现语音特征提取、身份验证及声纹识别。

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。
wav2vec2-large-xlsr-53-arabic - XLSR-53模型在阿拉伯语语音识别中的应用与性能
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自动语音识别阿拉伯语
该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,通过阿拉伯语语音数据微调,开发了一个高性能的阿拉伯语语音识别模型。在Common Voice测试集上,模型实现了39.59%的词错误率和18.18%的字符错误率,表现优于同类模型。模型支持16kHz采样率的语音输入,可直接用于阿拉伯语语音转录,无需额外语言模型。项目详细介绍了使用方法和评估结果,为阿拉伯语语音识别研究提供了有价值的参考。
wav2vec2-large-xlsr-53-spanish - 基于XLSR-53微调的西班牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型西班牙语语音识别
此西班牙语语音识别模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53,在Common Voice数据集上微调。模型在测试集上达到8.82%词错误率和2.58%字符错误率,可直接处理16kHz采样的语音输入。项目提供使用示例和评估脚本,便于用户应用和评估。模型采用16kHz采样率,无需额外语言模型即可使用。项目还包含详细的使用说明和评估方法,有助于研究人员和开发者快速集成和测试。
voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具
GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类
该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型,基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重,经过2,374小时语音多标签微调,输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。
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。
wav2vec2-hausa2-demo-colab - wav2vec2-large-xlsr-53 微调的 Hausa 语音识别模型
GithubHausa语Huggingfacewav2vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-large-xlsr-53 模型在 Common Voice 数据集上微调,专门用于 Hausa 语音识别。模型在评估集上达到 0.7237 的词错误率,为 Hausa 语音识别提供了基础解决方案。尽管训练细节有限,但采用了 Adam 优化器和混合精度训练等先进技术,为进一步改进奠定了基础。这个开源的 Hausa 语音识别模型可用于语音转文本、语言学研究或开发针对 Hausa 语言的语音应用。它展示了迁移学习在低资源语言处理中的潜力,为非洲语言技术的发展贡献力量。
wav2vec2-xls-r-1b-portuguese - XLS-R 1B微调的葡萄牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLS-R开源项目模型葡萄牙语语音识别
该项目基于XLS-R 1B模型微调,专注于葡萄牙语语音识别。模型在Common Voice 8.0等多个数据集上训练,测试集词错误率达8.7%。支持16kHz采样率语音输入,可通过HuggingSound库或自定义脚本使用。项目为葡萄牙语语音识别研究和应用提供了实用工具。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包,为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理,提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务,具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点,适合研究人员和开发者使用。
wav2vec2-large-danish-npsc-nst - 基于XLS-R微调的高性能丹麦语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2丹麦语开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别模型
wav2vec2-large-danish-npsc-nst是一个针对丹麦语语音识别优化的模型,基于chcaa/xls-r-300m-danish进行微调。经过15轮训练,模型在评估集上表现出色,损失降至0.0587,词错误率仅为6.69%。采用Adam优化器、线性学习率调度和混合精度训练等先进技术,显著提升了模型性能。
hubert-base-ls960 - 自监督语音表示学习模型HuBERT助力语音识别进步
GithubHubertHuggingface开源项目模型自监督学习语音表示语音识别预训练模型
hubert-base-ls960是一个创新的自监督语音表示学习模型,采用Hidden-Unit BERT (HuBERT)方法。该模型通过离线聚类为BERT类预测损失提供对齐标签,在LibriSpeech和Libri-light测试中表现优异,显著降低了词错误率。作为语音识别、生成和压缩的基础模型,hubert-base-ls960为相关研究和应用提供了有力支持。
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