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基于ECAPA-TDNN的多语言语音识别模型

该项目开发了一个基于ECAPA-TDNN架构和SpeechBrain框架的语言识别模型,能够从语音输入中识别45种不同语言。模型在CommonLanguage数据集上预训练,达到85%的识别准确率。系统采用ECAPA模型结合统计池化技术,并在其上应用分类器。模型支持处理16kHz采样率的音频,并能自动进行音频标准化。项目提供了简洁的Python接口,方便研究者和开发者进行语言识别实验和应用开发。

cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型,具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中,CogVLM实现了最先进的性能,部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话,适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放,经登记后可免费用于商业用途。
xlm-roberta-base-language-detection-onnx - 基于XLM-RoBERTa的多语言文本识别系统
GithubHuggingfaceONNX转换XLM-RoBERTa多语言模型开源项目文本分类模型语言检测
这是一个将xlm-roberta-base转换为ONNX格式的语言检测模型,支持阿拉伯语、中文、英语等20种语言识别。模型通过序列分类技术实现语言检测,并结合Optimum库确保高效运行,适合多语言文本分析场景。
sglang - 大语言模型和视觉语言模型高效服务框架
GithubSGLang前端语言后端运行时大语言模型开源项目服务框架
SGLang是一款为大语言模型和视觉语言模型设计的服务框架。该框架通过协同优化后端运行时和前端语言,提高了模型交互的速度和可控性。其后端运行时采用前缀缓存、约束解码和连续批处理等技术提升效率。前端语言支持链式生成调用、高级提示、控制流和多模态等功能,增强了灵活性。SGLang适用于各类LLM应用的快速开发和部署。
NADI2024-baseline - 多标签阿拉伯方言识别模型,提高文本分类的准确性
GithubHuggingfaceMarBERTv2NADI-2024-baseline多标签分类开源项目机器翻译模型阿拉伯方言识别
该项目提供了一个基于BERT模型的多标签阿拉伯方言识别工具,通过微调多个数据集实现国家级方言识别。模型使用MarBERTv2作为基础,能够实现多标签预测,提高文本中多个方言的识别精度,为阿拉伯语自然语言处理提供良好的基础和测试平台,涵盖18个国家的方言。
mbart-large-cc25 - 基于深度学习的多语言模型支持文本翻译与摘要微调
GithubHugging FaceHuggingfacembart-large-cc25多语言开源项目模型翻译预训练模型
mbart-large-cc25是一个多语言预训练模型,支持多种语言的翻译和文本摘要功能,涵盖了英语、中文、德语等多种语言。此模型可以在特定任务中进行微调,相关代码和文档可在PyTorch和Hugging Face上获得。在多语言交互的应用场景中,该模型表现出良好的适应性与功能性。
CEPE - 并行编码框架助力语言模型处理长文本
CEPEGithubLLaMA上下文扩展并行编码开源项目长文本语言建模
CEPE是一个扩展语言模型上下文窗口的开源框架,采用并行编码方法处理长文本输入。该项目提供数据预处理、模型训练和基线评估的完整代码,并发布了可通过Hugging Face使用的预训练模型。CEPE在语言建模和开放域问答等任务中表现优异,为处理长文本提供了高效解决方案。
larger_clap_music_and_speech - 专为音乐和语音优化的CLAP音频-文本对比学习模型
CLAPGithubHuggingface开源项目机器学习模型神经网络语音处理音频分类
larger_clap_music_and_speech是一个针对音乐和语音优化的CLAP模型。它结合SWINTransformer和RoBERTa处理音频和文本特征,实现潜在空间的特征映射。该模型支持零样本音频分类和特征提取,可在CPU和GPU上运行。作为音频理解和分析的有力工具,它在音乐识别和语音处理等领域具有广泛应用前景。
t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型
GithubHuggingfaceT5-3B多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理预训练模型
T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架,统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练,并在24个任务中进行评估,展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。
wav2vec2-large-xlsr-53-th - 基于Common Voice数据集微调的泰语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型泰语自然语言处理语音识别
该项目提供了一个基于wav2vec2-large-xlsr-53架构的泰语语音识别模型。模型使用Common Voice 7.0数据集进行微调,在测试集上实现了13.63%的词错率和2.81%的字符错率。项目详细介绍了数据预处理、模型训练和评估流程,并与主流商业API进行了性能对比。此模型可用于开发泰语语音转文本应用,为泰语自然语言处理研究提供了有价值的资源。
bert-base-multilingual-uncased - BERT多语言预训练模型支持102种语言的自然语言处理
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
bert-base-multilingual-uncased是基于102种语言的维基百科数据预训练的BERT模型。它采用掩码语言建模进行自监督学习,可支持多语言自然语言处理任务。该模型不区分大小写,适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务。通过在大规模多语言语料库上预训练,模型学习了多语言的双向语义表示,可通过微调适应特定任务需求。
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