spkrec-xvect-voxceleb

基于xvector的说话人识别与验证技术

Github 开源项目 xvectors 语者验证 Voxceleb SpeechBrain TDNN模型 Huggingface 模型

利用SpeechBrain的TDNN预训练模型，提供基于xvector嵌入的说话人识别和验证。该工具采用Voxceleb数据集并在Voxceleb1测试集上获得了3.2%的EER表现，支持GPU推理，自动化音频处理确保输入符合要求。

AST-VoxCelebSpoof-Synthetic-Voice-Detection - AST模型实现超高精度合成语音识别

ASTGithubHuggingfaceVoxCelebSpoof合成语音检测开源项目模型模型训练语音识别

AST-VoxCelebSpoof-Synthetic-Voice-Detection是基于MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593模型微调而来，专注于合成语音识别。该模型在VoxCelebSpoof数据集上训练，评估结果显示准确率和F1值均高达99.99%。采用Adam优化器和线性学习率调度，经3轮训练达到最佳效果。此模型为语音真实性验证和相关安全应用提供了高精度解决方案。该模型适用于音频安全、声纹验证等领域，但可能需要在不同语言环境下进行进一步测试和优化。

wavlm-base-plus-sd - WavLM预训练模型助力高性能说话人分类

GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理说话人分类音频分析

WavLM-Base-Plus-SD是一个基于微软WavLM技术的预训练模型，专注于说话人分类任务。该模型在94,000小时的大规模语音数据上进行自监督学习，采用创新的话语混合训练策略，有效保留说话人身份信息。在SUPERB基准测试中，模型展现出卓越性能，可显著提升多种语音处理任务的效果。通过简洁的API接口，用户可直接对音频进行说话人分类分析。

voice-activity-detection - 基于pyannote.audio的开源语音活动检测模型

GithubHuggingfacepyannote声音分割开源项目模型语音活动检测说话人分类音频处理

该项目提供基于pyannote.audio 2.1的开源语音活动检测模型，可精确识别音频中的语音片段。支持AMI、DIHARD和VoxConverse等数据集，适用于多种应用场景。用户通过简单的Python代码即可调用预训练模型，实现高效的语音检测。这一工具为语音分析和处理提供了可靠基础，适用于学术研究及商业应用。

speaker-diarization-3.1 - 提升语音处理的开源说话人分区技术

GithubHuggingfacepyannote开源项目模型深度学习语音识别说话人分离音频处理

该开源语音分区模型应用了纯PyTorch，替换了存在问题的onnxruntime，以简化部署流程并可能提高推断效率。此工具接受16kHz的单声道音频输入，能够自动混合多声道音频为单声道，并支持音频的自动重采样。其高效性能允许在CPU或GPU上运行，同时支持从内存加载音频以加快处理速度。

Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术

GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成

Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具，能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架（SV2TTS），并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员，支持多种数据集，提供预训练模型以简化使用和实验过程。

voxlingua107-epaca-tdnn - 全新多语言识别模型，覆盖107种语言，实现精确分类

GithubHuggingfaceSpeechBrainVoxLingua107开源项目数据集模型语言识别

该多语言识别模型基于SpeechBrain训练于VoxLingua107数据集，采用ECAPA-TDNN架构，可识别多达107种语言的语音。模型可用于独立的语言识别或作为嵌入特征提取器，助力开发自定义语言识别系统。训练数据源于自动采集的YouTube视频，总计6628小时的语音样本。模型在评测数据集上的误差率为7%，但在处理小众语言及带口音的语音时性能可能受限。

speakerverification_en_titanet_large - NVIDIA TitaNet-Large英语说话人识别模型

GithubHuggingfaceNeMoTitaNet开源项目模型语音识别说话人识别说话人验证

NVIDIA TitaNet-Large是一个专为英语说话人验证和分割设计的深度学习模型。它采用深度可分离1D卷积架构，参数量约23M，能从16kHz单声道音频中提取说话人特征。模型在VoxCeleb1等数据集上表现优异，可通过NVIDIA NeMo工具包进行推理和微调。适用于说话人验证、分割等多种语音识别任务。

data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架

Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型

Data2Vec是一种开源模型，基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调，在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段，Data2Vec准确提取上下文信息，优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中，取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率（WER），体现了其在业内的竞争力。

wav2vec2-lv-60-espeak-cv-ft - 利用微调的wav2vec2模型提升多语言语音和语素识别能力

GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自主学习自动语音识别语音识别跨语言

wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调，实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签，需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异，超过以往单一语言模型的效果。

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。

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