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。

lang-id-commonlanguage_ecapa - 基于ECAPA-TDNN的多语言语音识别模型

ECAPA-TDNNGithubHuggingfaceSpeechBrain多语言开源项目模型语言识别语音处理

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。

voicebox-pytorch - 新一代MetaAI文本到语音模型Voicebox的Pytorch实现

GithubMetaAIPytorchSpear-TTSText-to-SpeechVoicebox开源项目

wav2vec2-xls-r-300m-timit-phoneme - 改进Wav2Vec2的音素识别性能的开源AI模型

DARPA TIMITGithubHuggingFaceHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目模型自动语音识别语音识别

该项目在DARPA TIMIT数据集上微调了Wav2Vec2模型，提升音素识别的精确度，展示从音频到文本的自动识别过程。使用HuggingFace的pipeline，实现了端到端处理。测试集上的字符错误率为7.996%。项目特色包括自定义音素预测方法和现代AI工具优化，有助于提高语音处理技术效率。

wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition - 微调Wav2Vec 2.0实现高精度语音情感识别

GithubHuggingfaceRAVDESS数据集Wav2Vec 2.0开源项目微调模型深度学习语音情感识别

项目利用微调技术优化wav2vec2-large-xlsr-53-english模型，在RAVDESS数据集上训练出准确率达82.23%的语音情感识别系统。该模型可辨别8种情感状态，包括愤怒、平静和厌恶等。这一成果为语音情感分析、人机交互和情感计算领域的研究提供了新的思路和实践参考。

wav2vec2-large-xlsr-53-spanish - 基于XLSR-53微调的西班牙语语音识别模型

Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型西班牙语语音识别

此西班牙语语音识别模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53，在Common Voice数据集上微调。模型在测试集上达到8.82%词错误率和2.58%字符错误率，可直接处理16kHz采样的语音输入。项目提供使用示例和评估脚本，便于用户应用和评估。模型采用16kHz采样率，无需额外语言模型即可使用。项目还包含详细的使用说明和评估方法，有助于研究人员和开发者快速集成和测试。

speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎

Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本

该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架，对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集，评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现，为选择语音识别解决方案提供了参考依据。

xphonebert-base - 基于BERT的多语言语音合成音素表示预训练模型

GithubHuggingfaceXPhoneBERT多语言模型开源项目模型语音合成音素表示预训练模型

XPhoneBERT是一个面向文本转语音的多语言音素表示预训练模型。它基于BERT-base架构，利用RoBERTa预训练方法在近100种语言的3.3亿音素级句子上进行训练。实验结果显示，将XPhoneBERT作为输入音素编码器能够显著提高神经网络TTS模型的自然度和韵律表现。此外，该模型还能在有限的训练数据条件下生成高质量语音。XPhoneBERT支持多语言文本到音素序列的转换，为跨语言语音合成提供了有力支持。

ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具

ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分

ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发，专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分，评估包括长句、多句和单句的稳定性，以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释，为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。

speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统

Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别

speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。

wav2vec2-base-superb-er - 基于Wav2Vec2的语音情感识别模型实现高精度声学特征提取

GithubHuggingfaceIEMOCAPSUPERBWav2Vec2开源项目情感识别模型语音识别

wav2vec2-base-superb-er是一个针对SUPERB情感识别任务优化的语音情感识别模型。该模型可从16kHz采样的语音中提取声学特征，识别说话者的情感状态。经IEMOCAP数据集训练后，模型能识别4种主要情感类别，测试集识别准确率为62.58%。模型提供pipeline接口和直接调用方式，便于快速部署语音情感分析应用。

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