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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
SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台
GithubSenseVoice多语言语音识别开源项目情绪识别推理效率热门音频事件检测
SenseVoice是一款支持多语言的语音解析模型，整合了自动语音识别、语种识别、情绪识别及音频事件检测功能。该项目采用非自回归端到端框架，可在超过50种语言上提供精准的语音识别服务，大幅降低了推理延迟，提供方便的微调脚本和多语种细粒度情绪分析，支持多种客户端语言和服务部署，适用于多种商业场景。
embedding - 开源说话人嵌入模型 改进x-vector架构提升语音识别效果
GithubHuggingfaceVoxCelebpyannote嵌入模型开源项目模型说话人识别音频处理
这是一个基于pyannote.audio的开源说话人嵌入模型，采用改进的x-vector TDNN架构和SincNet特征。模型在VoxCeleb 1测试集上达到2.8%的等错误率，无需额外的语音活动检测或PLDA。支持GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口嵌入等功能，可用于说话人识别、验证和分类等任务。
voicesmith - 实现个性化语音合成的强大工具
DelightfulTTSGithubUnivNetVoiceSmith多说话者模型开源项目文本转语音
VoiceSmith是一个允许用户训练和应用单语者及多语者模型的平台。该项目基于改良的DelightfulTTS和UnivNet模型，能在个人数据集上进行微调，带来高度自然的语音输出。VoiceSmith还包括数据预处理工具，如自动文本规范化功能，适合在Windows或Linux系统上使用，推荐配置NVIDIA GPU以优化训练效率。
WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统，功能强大并易于定制
GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆
WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统，提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集，并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。
wavlm-base-plus-sv - 面向说话人验证的先进语音模型
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音识别说话人验证预训练模型
WavLM-Base-Plus-SV是一款专为说话人验证优化的预训练语音模型。基于HuBERT框架，通过创新的门控相对位置偏置和话语混合训练，显著提升了语音内容和说话人特征的建模能力。经过94000小时语音数据预训练和VoxCeleb1数据集微调，该模型在SUPERB基准测试中展现出卓越性能。它能够有效提取说话人嵌入向量，适用于相似度检索和说话人验证等多种应用场景。
AniTalker - 面部动画生成技术通过解耦身份和运动编码实现多样化表现
AI绘图AniTalkerGithub人脸动画开源项目深度学习语音驱动
AniTalker是一个面部动画生成项目，通过解耦身份和面部运动编码实现多样化的说话面部动画。该技术根据音频和图像生成说话头像，支持控制头部姿态、位置和缩放。项目提供多个预训练模型，包括基于Hubert和MFCC的音频特征提取，适用于不同场景。AniTalker为创作和研究提供了生成说话面部动画的工具。
SadTalker - 将单张肖像图片与音频结合生成逼真的动态说话视频
AI动画GithubSadTalker人脸合成开源项目深度学习语音驱动
SadTalker是一个开源AI项目，可将单张肖像图片与音频结合生成逼真的动态说话视频。项目采用3D运动系数学习技术，实现音频驱动的单图像说话人脸动画。SadTalker支持全身图像生成和多种增强模式，并提供WebUI界面。该技术可应用于内容创作、虚拟主播等领域。
spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型
GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络
Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换，可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成，集成闪速注意力和推测性解码等技术，为TTS研究和开发提供了有力工具。
Awesome-Talking-Head-Synthesis - 最新音频驱动和神经辐射场技术在数字人头像生成中的应用
3DGithubNeRFTalking Head Synthesis开源项目数据集音频驱动
这个项目收集了生成对抗网络(GANs)和神经辐射场(NeRF)在说话头合成领域的相关研究。内容包括图像和音频驱动的说话头生成技术、数据集、研究综述和代表性工作。从2D到3D、单模态到多模态,项目全面展示了说话头生成的技术发展,为相关研究提供参考资料。
EDTalk - 高效解耦的情感说话头像合成框架
EDTalkGithub人脸动画开源项目情感说话头合成视频驱动音频驱动
EDTalk是一个创新的情感说话头像合成框架,实现了口型、头部姿势和情感表情的高效解耦。该框架通过三个轻量级模块将面部动态分解为独立的潜在空间,使用可学习的基向量定义特定动作。EDTalk采用正交基向量和高效训练策略确保各组件的独立性,并开发了音频到动作模块支持音频驱动的头像合成。这一技术在视频和音频输入下都能实现精确的情感说话头像生成。
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