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mrcp-plugin-with-freeswitch

开源的FreeSWITCH和UniMRCP语音处理项目

mrcp-plugin-with-freeswitch 项目利用FreeSWITCH实现实时语音处理,结合UniMRCP Server集成讯飞开放平台(xfyun)插件进行语音识别和合成。项目包括完善的安装和配置指南,便于快速构建端到端的语音呼叫中心,支持多种操作系统,包括MacOS和Linux平台。

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。
botium-speech-processing - 提供一站式免费开源语音识别与合成解决方案
Botium Speech ProcessingDockerGithub开源开源项目语音合成语音识别
Botium Speech Processing 提供统一的开发者友好型API,集成了免费的语音识别和语音合成服务。使用 Kaldi 进行语音识别,MaryTTS 实现语音合成,SoX 处理音频文件。适用于创建视频教程音轨、构建语音聊天机器人、音频转录分类及自动化语音服务测试。易于通过 Docker 部署,并支持多种云服务,确保高性能和安全性。
Retrieval-based-Voice-Conversion - 基于VITS的开源语音转换框架
AI语音GithubRVCVITS开源框架开源项目语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion是一个基于VITS的开源语音转换框架。该项目提供库、API和命令行接口,支持标准和自定义设置,允许灵活配置模型和环境。它具有详细的音频推理参数设置功能,并支持Docker部署,使语音转换技术更易于使用和实施。
whispering-ui - 多功能实时语音处理开源应用
AI模型GithubWhispering Tiger UI实时翻译开源工具开源项目语音转写
Whispering Tiger UI是一个开源项目,提供原生用户界面来控制Whispering Tiger应用。它能够处理实时音频流和游戏画面,进行转录和翻译,并通过WebSocket或OSC将结果输出到浏览器或VRChat。核心功能涵盖语音转文字、文本翻译、文字转语音和图像识别。该工具支持插件扩展,界面友好,适合不同经验水平的用户使用。
Crystal - 跨平台多语言文字转语音合成引擎
Crystal TTSGithubSSML规范动态模块加载多语言开源项目跨平台
Crystal TTS Engine通过C++开发,支持多语言合成,以SSML标准方便模块间交互。此外,该引擎支持动态模块加载及跨平台功能,适合开发需支援多语言环境的开发者。
ChatTTS-ui - 多语种文字语音合成工具,支持中英数字混合及本地API接入
API接口CUDA加速ChatTTSGithubffmpeg开源项目语音合成
ChatTTS-webUI为用户提供文字到语音合成服务,支持中英文及数字,可本地运行或通过API接入。采用GPU加速优化处理速度,适合个人及企业使用,提供多种部署方案。
mumble - 多平台兼容的低延迟开源语音聊天程序
GithubMumbleMurmurQt开源软件开源项目语音聊天
Mumble是一个开源的低延迟语音聊天程序,基于Qt和Opus技术构建。它由客户端(mumble)和服务器(murmur)组成,支持多种操作系统。Mumble的主要特点包括高音质、跨平台兼容性和插件扩展能力,适合各类用户和团队进行稳定、可靠的语音通信。
MTrans - 轻量级多源在线翻译及TTS服务开源平台
GithubMTransTTS免费开源在线翻译多语种支持开源项目
MTrans 提供多源在线翻译及文本转语音服务,支持多种流行语种。通过 HTTP 请求实现与服务器的交互,简化翻译和语音合成流程。项目开源,支持二次开发和个性化定制,适用于多种应用场景。
voicefixer - 语音恢复解决方案,高效修复各级别的语音退化
GithubVoiceFixer开源项目神经声码器语音修复语音处理预训练模型
Voicefixer,一款基于神经声码器的预训练工具,可处理多种语音退化问题,包括噪音、混响、低分辨率及削波效应。支持44.1kHz的通用神经声码器,适用于各种应用场景,如命令行、桌面客户端及Python脚本。
FCH-TTS - 并行语音合成模型
GithubParallelTTS合成样例声码器开源项目语音合成预训练模型
FCH-TTS采用先进的并行语音合成技术,快速生成高质量语音。支持多语种及多种声音风格,满足多样化应用需求。项目持续迭代,引入诸如SoftDTW损失函数等新功能和优化,同时集成顶尖的声码器技术。FCH-TTS不仅提供预训练模型和丰富的合成示例,还允许用户自定义训练和合成,适用于教育、娱乐及商业多个领域。
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