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3D-Speaker

开源多模态说话人识别与验证工具包

说话人验证开源工具包3D-Speaker预训练模型ModelScopeGithub开源项目

3D-Speaker是一个开源的单模态和多模态说话人验证、识别和分离工具包。它提供ERes2Net、CAM++等预训练模型，适用于多种说话人相关任务。该项目发布的大规模语音数据集3D-Speaker有助于语音表示解耦研究。3D-Speaker支持有监督和自监督训练，以及语言识别等多种实验设置，为研究人员提供全面的说话人技术解决方案。

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介绍相关项目
speaker-segmentation-fine-tuned-callhome-eng - 基于Callhome数据集微调的英语语音说话人分割开源模型
CallhomeGithubHuggingfacepyannote开源项目机器学习模型说话人分割音频处理
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speech-dataset-generator - 多语言语音数据集生成与处理工具
GithubSpeech Dataset Generator多语言支持开源项目数据集生成语音识别音频处理
speech-dataset-generator是一款开源的多语言语音数据集处理工具。它支持从多种来源获取音频，包括YouTube、LibriVox和TED Talks等。该工具提供音频转录、质量增强、静音移除、性别识别、多说话者检测等功能，还能计算语速指标。通过集成多种音频增强器，speech-dataset-generator为文本转语音和语音转文本模型的训练提供了全面的数据准备解决方案。
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speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
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该项目开发了一种新型语音重合成方法，采用自监督学习的离散表示技术，分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成，在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外，该技术还可应用于超轻量级语音编解码，以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程，兼容多种数据集和自监督学习方法。
ControlSpeech - 实现零样本语音克隆和风格控制的开源工具包
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wavlm-base-sv - WavLM预训练模型声纹识别与说话人验证系统
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理语音识别说话人验证
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。
StyleSpeech - 多说话人自适应文本转语音生成
GithubMeta-StyleSpeech开源项目文本到语音自适应音质预训练模型
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deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。
pyannote-audio - 先进的开源语音说话人分离工具包
GithubPyTorchpyannote.audio开源工具包开源项目语音处理说话人分类
pyannote.audio是基于PyTorch的开源语音说话人分离工具包，提供先进预训练模型和管道。支持针对特定数据集微调，实现多GPU训练，采用Python优先API。在多项基准测试中表现优异，并提供全面文档和教程，包括模型应用、训练和自定义指南。适用于需要高性能说话人分离功能的音频处理项目。
speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统
Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别
speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。
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