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。

wav2vec2-large-voxrex-swedish - 基于Wav2vec 2.0的瑞典语语音识别模型实现低错误率

Common VoiceGithubHuggingfaceVoxRexWav2vec 2.0开源项目模型瑞典语语音识别

该项目提供了一个基于Wav2vec 2.0 large VoxRex模型微调的瑞典语语音识别模型。模型使用瑞典广播、NST和Common Voice数据集进行训练，在Common Voice测试集上达到8.49%的词错误率，在NST和Common Voice混合测试集上仅为2.5%。模型支持16kHz采样率的语音输入，可直接使用无需额外语言模型。项目还包含详细的使用说明和性能对比分析。

XTTS-v2 - 多语言语音克隆与生成的开源解决方案

CoquiGithubHuggingfaceⓍTTS声音克隆多语言支持开源项目模型语音生成

XTTS-v2是一个开源的语音生成模型，通过6秒音频实现跨语言声音克隆。支持17种语言，包括新增的匈牙利语和韩语。模型优化了说话人条件设置，提升了音质和韵律表现。适用于文本到语音转换、语音克隆等场景，采用Coqui公共模型许可证。

emotion-recognition-wav2vec2-IEMOCAP - 基于wav2vec2的语音情感识别开源模型

GithubHuggingfaceIEMOCAPSpeechBrainwav2vec2开源项目模型深度学习语音情感识别

基于SpeechBrain框架开发的语音情感识别模型，集成wav2vec2架构并通过IEMOCAP数据集训练。模型采用卷积网络和残差结构，结合注意力机制进行特征提取，在测试集达到78.7%准确率。支持16kHz音频输入并提供自动标准化处理功能，可直接应用于语音情感分析任务。

XPhoneBERT - 多语言音素表示模型助力TTS性能提升

GithubXPhoneBERT多语言模型开源项目语音合成音素表示预训练模型

XPhoneBERT是一种创新的多语言音素表示预训练模型，专为文本转语音(TTS)系统设计。基于BERT-base架构，该模型利用RoBERTa方法对近100种语言的3.3亿音素级句子进行训练。研究显示，将XPhoneBERT用作输入音素编码器能够显著增强神经TTS模型的自然度和韵律表现，同时在训练数据有限的情况下也能生成高质量语音。这一模型支持广泛的语言，并可通过transformers库便捷集成。

wav2vec2-large-es-voxpopuli - Wav2Vec2大型西班牙语语音识别模型基于VoxPopuli预训练

GithubHuggingfaceVoxPopuliWav2Vec2开源项目模型自动语音识别语音语料库预训练模型

Wav2Vec2-Large-VoxPopuli是一个基于Facebook Wav2Vec2技术的西班牙语语音识别模型。该模型利用VoxPopuli语料库中的无标签西班牙语音频数据进行预训练，能够有效学习语音结构。模型适用于自动语音识别任务，可通过微调提升特定领域性能。采用CC-BY-NC-4.0许可证，为语音处理研究和开发提供了有力工具。

speech-separation-ami-1.0 - 基于pyannote.audio的多说话人语音分离与分类系统

GithubHuggingfacepyannote.audio开源项目模型语音分离语音识别说话人分离音频处理

这是一个基于pyannote.audio的开源项目，实现了同步的说话人分类和语音分离功能。系统接收16kHz采样率的单声道音频，输出说话人分类结果和分离后的语音。该项目由Joonas Kalda基于AMI数据集开发，适用于实际多说话人场景。项目提供简洁的Python接口，支持GPU加速和内存处理，为语音分析提供了实用解决方案。

wav2vec2-large-xlsr-53-esperanto - 基于XLSR-53微调的世界语语音识别模型

Common VoiceEsperantoGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR开源项目模型语音识别

该项目基于wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用世界语Common Voice数据集进行微调，开发了一个世界语语音识别模型。模型在测试集上实现12.31%的词错误率(WER)，支持16kHz采样率的语音输入。它可直接应用于语音识别任务，无需额外语言模型。项目详细介绍了模型的使用方法和评估过程。

voicefixer - 语音恢复解决方案，高效修复各级别的语音退化

GithubVoiceFixer开源项目神经声码器语音修复语音处理预训练模型

Voicefixer，一款基于神经声码器的预训练工具，可处理多种语音退化问题，包括噪音、混响、低分辨率及削波效应。支持44.1kHz的通用神经声码器，适用于各种应用场景，如命令行、桌面客户端及Python脚本。

wav2vec2-large-robust-24-ft-age-gender - Wav2vec 2.0驱动的24层神经网络实现音频年龄性别识别

GithubHuggingfaceWav2vec 2.0年龄识别开源项目性别识别模型语音识别音频分类

项目采用Wav2vec 2.0架构，构建了24层深度神经网络用于音频年龄和性别识别。通过多数据集微调，模型能准确预测0-100岁年龄段，并区分说话者为儿童、女性或男性。额外功能包括输出最终transformer层的池化状态。支持ONNX格式导出，并提供全面使用指南，为音频分析和语音处理研究提供了有力支持。

speech-driven-animation - 语音驱动的端到端面部动画合成模型

GithubSpeech-Driven Animation人脸合成开源项目深度学习视频动画语音驱动

Speech-Driven Animation是一个开源项目，实现语音驱动的端到端面部合成模型。该项目根据输入图像和音频生成面部动画视频，支持GRID、TIMIT和CREMA等预训练模型。通过API可输入自定义音频和图像，输出同步动画视频。项目还提供音频和视频编码器，可用于特征提取和分类任务。

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