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SECap

语音情感转文字描述的开源AI系统

SECap是一个开源的语音情感描述生成系统,结合大语言模型技术将语音情感转化为文字描述。项目包含模型代码、训练测试脚本和600个音频样本的测试集。系统能捕捉语音情感特征并生成相应描述,为语音情感分析研究提供新的工具和思路。

dataspeech - 简化语音数据集标注与处理的实用工具
Data-SpeechGithub开源项目数据标注语音AI语音数据集音频转换
Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库,支持音频转换和注释,有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法,使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集,并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。
audioseal - 创新语音水印技术 提升音频安全性能
AI模型AudioSealGithub开源项目语音水印音频处理
AudioSeal是一种创新的语音水印技术,在音频中嵌入难以察觉的水印,并能快速准确地检测。该技术具有出色的抗篡改能力,可在编辑后的长音频中识别水印片段。AudioSeal实现了高精度的样本级检测,同时保持音质,适用于大规模和实时应用场景。其检测速度比现有方法快近百倍,为音频安全和版权保护提供了强有力的工具。
SEED - 融合视觉与语言的多模态AI框架
AI助手GithubSEED-LLaMA多模态大语言模型开源项目视觉语言模型
SEED是一个创新的多模态AI框架,通过视觉分词器和去分词器,赋予大语言模型视觉理解和生成能力。该系统支持多模态理解与生成,展现出多轮上下文多模态生成等组合能力。基于SEED开发的SEED-LLaMA在广泛的多模态任务中表现优异,为AI领域开辟了新的研究方向。
lp-music-caps - 音乐自动标注与描述生成技术
GPT-3.5GithubLP-MusicCaps开源项目跨模态编码器音乐标题生成音频到文本
LP-MusicCaps项目开发了一种音乐自动标注和描述生成的新方法。该方法首先利用GPT-3.5 Turbo将音乐标签转换为描述,然后训练跨模态模型实现音频到描述的直接生成。项目提供了开源预训练模型、数据集和演示,为音乐内容分析和检索领域提供了创新解决方案。
DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎
GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别
DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎,基于百度的Deep Speech研究,并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取,支持和贡献指南请参阅相应文件。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
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。
Speaking AI - 创新情感文本转语音与零样本声音克隆技术
AI工具AI语音Speaking.ai情感合成文字转语音语音克隆
Speaking AI是先进的AI语音合成平台,提供创新文本转语音和声音复制技术。平台能生成自然情感的语音,实现零样本声音克隆,用户可在10秒内完成个人声音的录制和克隆。致力于负责任开发生成式语音AI,Speaking AI还建立了活跃的用户社区,共同推动AI技术发展,为人类带来更多益处。
BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具
BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型
BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型,基于sem_eval_2018_task_1数据集训练,能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制,但该模型在情感分析中表现优异,需注意可能的偏差问题。
EDTalk - 高效解耦的情感说话头像合成框架
EDTalkGithub人脸动画开源项目情感说话头合成视频驱动音频驱动
EDTalk是一个创新的情感说话头像合成框架,实现了口型、头部姿势和情感表情的高效解耦。该框架通过三个轻量级模块将面部动态分解为独立的潜在空间,使用可学习的基向量定义特定动作。EDTalk采用正交基向量和高效训练策略确保各组件的独立性,并开发了音频到动作模块支持音频驱动的头像合成。这一技术在视频和音频输入下都能实现精确的情感说话头像生成。
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