Codec-SUPERB

音频编解码模型性能评估基准平台

Codec-SUPERB 语音处理性能基准音频编解码评估框架 Github 开源项目

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。

RealtimeSTT_LLM_TTS - 整合语音识别与AI对话的开源项目

GPU支持GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音转文字

该项目集成语音识别、AI对话和语音合成,支持GPU加速以实现低延迟交互。具备语音检测、实时转录和唤醒词等功能,可用于开发语音助手和AI对话应用。Web界面支持个性化配置,适合快速构建语音交互系统。

snac_24khz - 高效低比特率音频压缩的神经编解码器

GithubHuggingfaceSNAC开源项目模型深度学习神经网络编解码器语音合成音频压缩

SNAC是一种先进的多尺度神经音频编解码器，以0.98 kbps的超低比特率压缩24 kHz音频。它采用分层令牌方法，创新地降低了粗糙令牌的采样频率，扩大时间覆盖范围。该模型主要用于语音合成，但也提供适用于音乐和音效的高采样率版本。SNAC支持单声道音频处理，提供多个预训练模型以满足不同需求，是音频压缩和处理领域的重要工具。

NISQA - 多维度语音质量评估和自然度预测深度学习工具

GithubNISQA开源项目自然语言合成训练语音样本语音质量预测

NISQA是一个先进的深度学习工具，专注于多维度语音质量评估，包括噪声、色彩度、断续和响度等特质。最新版本NISQA v2.0增强了预测精度，并支持模型训练与微调。NISQA-TTS专为评估文本到语音系统生成语音的自然度而设计。项目库含14,000多个语音样本，适用于广泛的训练和评估任务。

vocos - 基于傅里叶变换的快速神经声码器

GithubVocos开源项目深度学习神经声码器语音技术音频合成

Vocos是一款创新的神经声码器，通过生成频谱系数而非时域样本来合成音频波形。它采用GAN训练，支持从梅尔频谱图和EnCodec令牌重建音频，实现了快速高效的音频合成。Vocos的独特设计弥合了时域和傅里叶域神经声码器之间的差距，为音频合成领域提供了新的解决方案。

AudioSep - 自然语言驱动的多功能音频分离基础模型

AudioSepGithub开放域声音分离开源项目自然语言查询语音增强音频分离

AudioSep是一个创新的音频分离基础模型，可通过自然语言描述执行多种音频分离任务。该模型在音频事件分离、乐器分离和语音增强等领域展现出卓越的性能和泛化能力。AudioSep支持用户通过文本描述精确分离所需音频内容，为音频处理技术开辟了新的应用方向。

FunASR - 综合性开源语音识别与处理工具集

FunASRGithub多任务开源项目模型部署语音识别预训练模型

FunASR是一个全面的开源语音处理工具集，融合了学术研究和工业应用。它不仅支持语音识别模型的训练和微调，还提供了语音活动检测、标点恢复等多种功能。该项目提供大量预训练模型，便于快速构建高效准确的语音识别服务。FunASR以其广泛的功能、高性能和易部署特性，为语音识别技术的研究和应用提供了强大支持。

so-vits-svc - 虚拟歌声转换工具，提供丰富的自定义功能

GithubSinging Voice ConversionSoftVC VITS人工智能模型开源项目热门语音合成

so-vits-svc是一个专注于虚拟歌声转换(SVC)的项目，不支持文本到语音(TTS)功能。该项目利用SoftVC内容编码器从源音频中提取语音特征，并通过VITS进行处理，保留了原始音频的音调和语调。此外，该项目还支持Whisper-PPG编码器和静态/动态声音融合等新功能。最新版本支持通过浅层扩散模型改善声音质量，为开发者提供了一个稳定的学习和实验平台，但不适用于商业生产环境。

speech-to-text - 实时音频转录系统，兼容多种格式，具备高级配置

GithubNVIDIA GeForce RTX 3060PythonSilero VADfaster-whisper实时转录开源项目

该开源项目使用Silero VAD技术检测静音部分，并结合Faster-Whisper将音频数据转录为文本。支持多种音频格式（如wav、mp3、ogg）和高级设置，如重复惩罚和无重复ngram大小。其HTML界面允许进行详细配置，并能同步显示转录结果，支持CUDA环境运行，兼容最新的Faster-Whisper版本（1.0.3），提升转录速度和准确性。

super-gradients - 开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署

GithubSuperGradients开源项目模型训练深度学习计算机视觉预训练模型

Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。

Awesome-SuperAGI - 构建自主AI代理的开源平台

GitHub项目GithubSuperAGI人工智能开源AGI开源项目自主AI代理

SuperAGI是一个开源项目,旨在开发通用人工智能(AGI)所需的基础设施和工具。该平台支持构建和管理自主AI代理,并拥有活跃的开发者社区。社区成员贡献了多种创新应用,包括自动化测试、人力资源辅助和精准营销等解决方案。SuperAGI致力于推进AGI技术,为下一代智能系统铺平道路。

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