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Codec-SUPERB

音频编解码模型性能评估基准平台

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。

audioFlux - 多维音频与音乐分析特征提取库,支持深度学习
GithubMIRaudioFlux开源项目深度学习特征提取音频分析
audioFlux是一个开源工具库,专注于音频和音乐的分析及特征提取。支持多种时间频率变换方法和多种特征组合,适用于分类、分离、音乐信息检索(MIR)和自动语音识别(ASR)等任务。该库跨平台且核心由高性能C语言实现,支持FFT硬件加速,适合大规模数据处理。最新版本引入了多种音高算法及音高移位和时间伸缩算法。
ASRT_SpeechRecognition - 中文语音识别系统,支持多平台和多种API接口
ASRTGithubPythonTensorFlow开源项目深度学习语音识别
ASRT是一款基于深度学习的中文语音识别系统,采用TensorFlow框架实现。支持数据集包括Thchs30、ST-CMDS、Primewords、aishell-1等,通过DCNN+CTC模型和最大熵隐马尔可夫模型实现汉字拼音识别。该系统跨平台兼容,提供多种API接口和SDK。适用于Linux和Windows系统,最低硬件要求为4核CPU、16GB RAM和NVIDIA GPU。提供详细的安装、训练、部署文档及Demo,适合开发者和研究人员使用。
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。
SIREN - 综合音频AI解决方案 支持多语言多功能语音处理
AI工具AI语音多语言支持文字转语音视频配音音频转录
该平台集成多种音频AI技术,提供语音转文字、音频笔记、文字转语音、视频配音和直播字幕等服务。支持120多种语言和多种音频格式,具备可视化和摘要功能。平台提供420多种AI语音风格,覆盖100多种语言的文本转语音服务。用户可轻松实现内容国际化,无需编码即可处理各类音频任务。适用于教育培训、媒体制作、客户服务等多个领域,显著提升工作效率和内容质量。
mandarin-tts - 模块化的中文文本到语音合成框架
AI绘图Githubgithubmandarin-ttsvocoder开源项目语音合成
mandarin-tts是一个模块化的中文文本到语音合成框架,适用于加速科研和产品开发。它的主要特点包括模块化配置、多样的声码器支持以及丰富的嵌入选项,如说话人、韵律和文本嵌入。此外,该框架还支持预测语音的持续时间、音调和能量变化,通过开源合作进一步拓展其功能。框架提供多数据集的音频样本和预训练模型,方便用户使用和进一步开发。此外通过正确使用专有名词,如YAML配置文件,并加入客观描述,提供高效的开发工具给研究人员和开发者。
wavlm-large - 微软WavLM:全栈语音处理的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceSUPERB基准测试WavLM开源项目模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Large是微软开发的自监督语音预训练模型,针对全栈语音处理任务进行优化。模型基于HuBERT框架,引入混合话语训练策略和门控相对位置偏置,提升了语音内容建模和说话人身份识别能力。通过在94,000小时多样化语音数据上训练,WavLM-Large在SUPERB基准测试中展现出卓越性能,为多种语音处理任务带来显著改进。
mimic-recording-studio - 提升TTS音质的专业录音与数据训练工具
DockerGithubMimic Recording StudioMycroftText-to-Speech开源项目音频记录
Mimic Recording Studio是一个全面的软件解决方案,旨在提升Text-to-Speech(TTS)技术的音质。它支持多种语言的语料库开发,并通过先进的录音与数据处理技术,提高TTS语音模型的清晰度和标准化。该平台的用户友好录音系统和强大的后端处理功能,使其成为语音合成研究和开发的首选工具。
lmms-eval - 大规模多模态模型评估框架加速AI发展
AI基准测试GithubLMMs-eval多模态模型开源项目评估框架
lmms-eval是专为大规模多模态模型(LMMs)设计的评估框架,整合多种基准和数据集,提供一致高效的评估方法。支持图像、视频等多模态任务,简化评估流程,加速模型开发和性能比较。该框架为研究人员提供灵活工具,助力理解和改进LMMs能力,推动人工智能向通用人工智能(AGI)发展。lmms-eval旨在成为加速LMMs发展的重要生态系统组件。
CosyVoice - 提升智能语音体验的创新技术和多语言支持
CosyVoiceGithub在线演示多语言支持开源项目语音模型跨语言推理
CosyVoice是一个先进的多语言语音生成技术,致力于提升语音交互的流畅性和实时反馈。该项目支持广泛的语言,提供灵活的下载和安装选项,包括跨语言和指令式语音合成,满足不同用户需求。通过预训练模型和定制选项,用户可以实现从简短语句到完整语音输出的自然转换,优化整体交互体验。
libspatialaudio - 开源C++库用于Ambisonics和3D音频的空间处理
AmbisonicGithubHOA双耳渲染开源项目空间音频编码解码
libspatialaudio是一个开源跨平台C++库,用于Ambisonics编码、解码、滤波和双耳渲染。支持高阶Ambisonics (HOA)和VR/3D音频处理,适用于耳机和扬声器播放。该库兼容ACN/SN3D格式,可处理最高3阶的HOA音频流,包括编码、解码、旋转和缩放。还提供双耳化功能,实现空间音频的立体声效果。
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