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stt_en_conformer_transducer_xlarge

Conformer-Transducer模型的超大规模语音识别能力

Conformer-Transducer超大模型拥有600M参数,专为英语自动语音识别设计,以较低的字错误率(WER)脱颖而出。通过NVIDIA NeMo工具包训练,涵盖LibriSpeech、Mozilla Common Voice等多个数据集。模型支持Python调用,具备细化调优和批量处理功能,适合多种语音识别应用。虽然暂未兼容NVIDIA Riva,但其在英语语音处理方面表现卓越。

faster-whisper-small - 优化的Whisper小型模型实现快速多语言语音转文本
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-small是OpenAI Whisper小型模型的优化版本,适用于CTranslate2框架。这个模型支持90多种语言的自动语音识别,采用float16量化以提高效率。开发者可通过faster-whisper库轻松集成该模型,适用于多种语音转文本场景。模型具有快速处理能力和广泛的语言覆盖范围,为自动语音识别任务提供了实用的解决方案。
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h - 多领域预训练的大规模语音识别模型
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目机器学习模型自监督学习语音识别
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h是一个基于Wav2Vec2架构的大规模语音识别模型。该模型在多个领域的音频数据集上进行了预训练,包括Libri-Light、CommonVoice、Switchboard和Fisher,涵盖了有声读物、众包语音和电话交谈等多种音频类型。随后,模型在960小时的Librispeech数据集上进行了微调。这种多领域预训练和目标域微调的方法显著提高了模型在跨领域语音识别任务中的性能。模型支持16kHz采样率的语音输入,适用于需要处理多样化音频数据的应用场景。
F5-TTS - 提高训练和推理速度的先进文本到语音转换系统
E2 TTSF5-TTSGithub开源项目推理数据集训练
项目F5-TTS利用Diffusion Transformer和ConvNeXt V2技术,显著提升了训练和推理速度。支持生成最长30秒的音频,并通过Sway Sampling技术优化推理性能。用户可以自定义数据集,并使用多GPU和fp16配置加速训练。提供单次推理、语音编辑和批量推理功能,并支持通过Gradio App进行操作。多种测试数据集和评估工具确保模型表现稳定高效。
faster-distil-whisper-medium.en - 基于CTranslate2的Whisper medium.en模型语音识别工具
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
该项目将distil-whisper/distil-medium.en模型转换为CTranslate2格式,用于英语语音识别。通过faster-whisper库,实现了高效的音频转录功能。项目提供简洁的Python接口,支持FP16模型权重,并允许灵活选择计算类型。这种优化使得该工具适用于各种需要快速、准确英语语音识别的应用场景。
nvidia_-_Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base-gguf - Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base模型实现高效自然语言生成
GithubHuggingfaceMistral-NeMo-Minitron-8B-BaseNVIDIA开源项目模型自然语言生成语料库量化
NVIDIA 的 Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base 模型运用压缩和蒸馏技术,为自然语言生成任务提供解决方案。该模型通过修剪和蒸馏 Mistral-NeMo 12B,在 3800 亿个词标中完成训练,适用于多领域文本转换,并支持 NeMo 24.05 引擎,兼容 NVIDIA 多种硬件架构。
SuperNova-Medius-GGUF - 跨架构蒸馏技术打造的14B参数高性能语言模型
GithubHuggingfaceSuperNova-Medius人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理语言模型
SuperNova-Medius-GGUF是一款14B参数的语言模型,采用跨架构蒸馏技术融合Qwen2.5-72B-Instruct和Llama-3.1-405B-Instruct的优势。该模型在指令遵循和复杂推理方面表现优异,适用于客户支持、内容创作和技术辅助等场景。经多项基准测试,SuperNova-Medius性能超越同类模型,在保持资源效率的同时提供强大功能,为组织提供高质量生成式AI应用解决方案。
distil-large-v3 - 经过蒸馏的快速轻量级语音识别模型
Distil-WhisperGithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型压缩自然语言处理语音识别
distil-large-v3是一个经过知识蒸馏的语音识别模型,模型大小比Whisper large-v3减少44%,推理速度提升6.3倍,同时保持相近的识别准确率。支持短语音和长语音转录,兼容多种主流语音识别框架,为用户提供快速、轻量且准确的语音识别功能。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
faster-whisper-small - 多语言语音识别的高效CTranslate2模型转换
CTranslate2GithubHuggingfaceOpenAIWhisper small开源项目模型模型转换音频识别
faster-whisper-small项目将openai的whisper-small模型转换为CTranslate2格式,支持多语言自动语音识别,采纳FP16精度以优化性能。此模型可用于CTranslate2基础项目,如faster-whisper,为开发者提供高效的语音转录方案。
t5-large - 统一文本到文本格式的大规模多语言NLP模型
GithubHuggingfaceT5多任务学习开源项目文本生成模型自然语言处理迁移学习
T5-Large是一个基于Text-To-Text Transfer Transformer架构的NLP模型,拥有7.7亿参数。该模型采用统一的文本到文本格式,能够处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种任务。T5-Large在C4语料库上进行预训练,支持英语、法语、罗马尼亚语和德语,并在24项NLP任务中展现出优秀性能。这个versatile模型为各种文本处理应用提供了强大的基础。
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