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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。

SoulChat - AI心理健康大模型 强化共情倾听能力
GithubSoulChat共情大模型对话开源项目心理健康
SoulChat是一个心理健康大模型,采用混合单轮长文本咨询和多轮共情对话数据进行指令微调,提升了AI在心理咨询领域的共情、倾听和建议能力。项目开源了百万级中文心理对话数据集,为主动健康领域的大模型研究提供了重要资源。SoulChat旨在构建更人性化的AI心理支持系统,促进心理健康领域的技术进步。
emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理
这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型,能够识别文本中的七种情绪,包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调,特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶,为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。
wav2vec2-base-finetuned-sentiment-classification-MESD - 基于Wav2Vec2的西班牙语音情感分析模型 准确率达93%
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目情感分析机器学习模型西班牙语语音识别
该模型是在MESD数据集上对wav2vec2-base进行微调的西班牙语音情感分析工具。经过约890条专业录音训练,模型在语音情感识别方面达到93.08%的分类准确率。适用于情感推荐系统、智能环境控制和安全监控等领域。模型在专业录音环境下表现优异,但在嘈杂背景和识别恐惧情绪时存在一定局限性。
speech-dataset-generator - 多语言语音数据集生成与处理工具
GithubSpeech Dataset Generator多语言支持开源项目数据集生成语音识别音频处理
speech-dataset-generator是一款开源的多语言语音数据集处理工具。它支持从多种来源获取音频,包括YouTube、LibriVox和TED Talks等。该工具提供音频转录、质量增强、静音移除、性别识别、多说话者检测等功能,还能计算语速指标。通过集成多种音频增强器,speech-dataset-generator为文本转语音和语音转文本模型的训练提供了全面的数据准备解决方案。
Audio2Text - 多语言音频转文字工具 支持多种格式及字幕导出
AI工具OpenAI技术免费使用多语言支持字幕创建语音转文字
Audio2Text是一款基于OpenAI技术的音频转文字工具,支持超过50种语言的高精度转录。利用先进的AI语音识别技术,该服务提供免费使用选项,可导出SRT字幕文件,并支持TXT、PDF等多种格式下载。适用于多种场景,提供快速准确的音频转文字解决方案。免费版有一定限制,用户可通过购买积分包获得更高质量和更快的处理速度。
Codec-SUPERB - 音频编解码模型性能评估基准平台
Codec-SUPERBGithub开源项目性能基准评估框架语音处理音频编解码
Codec-SUPERB是一个综合性音频编解码模型评估平台,提供标准化测试环境和统一数据集。平台特色包括直观的编解码接口、多角度评估和在线排行榜。它旨在促进语音处理领域的发展,为研究人员提供便捷的模型集成和测试环境,支持快速迭代和实验。
ChatTTS - 高质量中英文对话场景文本转语音模型
AI工具ChatTTS多语言支持对话场景开源模型语音合成
ChatTTS是专注于对话场景的语音生成模型,支持中英双语。经过约10万小时的数据训练,该模型能生成高质量、自然的语音,适用于大型语言模型助手的对话任务和会话式音视频制作。项目团队计划开源基础模型,推动相关研究发展。ChatTTS具有多语言支持和易用性,为开发者和研究人员提供了便捷的文本转语音解决方案。
awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总
Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成
本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。
spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型
GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络
Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换,可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成,集成闪速注意力和推测性解码等技术,为TTS研究和开发提供了有力工具。
speech_course - 全面语音处理技术课程,从信号处理到人工智能应用
GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别
这门课程全面涵盖语音处理技术,从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等,并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式,辅以详细的幻灯片和视频资料,旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。
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