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wekws

端到端关键词检测的开源工具包

WeKws是一个面向生产环境的端到端关键词检测工具包。它支持多种应用场景,包括单一唤醒词、多唤醒词、可定制唤醒词和个性化唤醒词。该工具包针对物联网设备优化,具有低功耗、参数少、计算复杂度低和流式检测等特点。WeKws兼容多种开源唤醒词数据集和硬件平台,如Web浏览器、x86、Android和树莓派。

ttskit - 专业的文本到语音转换工具包
GithubSDK接口WEB接口ttskit命令行接口开源项目语音合成
ttskit是一款包括多种功能的文本到语音转换工具箱,提供melgan、griffinlim、waveglow等多种声码器选择。它兼具命令行和web接口,适合开发者和研究人员快速集成和测试。支持丰富的模型和声纹选项,便于定制个性化语音输出。
whisper-timestamped - 多语言语音识别工具,支持单词时间戳和置信度评分
GithubOpenAIwhisper-timestamped信心评分开源项目时间戳语音识别
whisper-timestamped 是一个增强型多语言语音识别工具,基于 OpenAI 的 Whisper 模型,通过动态时间规整(DTW)技术预测单词时间戳,并附带置信度评分。该扩展兼容所有 Whisper 版本,优化内存使用,适用于处理长音频文件。此外,还支持在运行 Whisper 模型前进行语音活动检测(VAD),有效降低训练数据中的误差。whisper-timestamped 可提高识别准确度,尤其适用于包含语音卡顿或填充词的情景。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
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。
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。
Whisper-Finetune - 微调与加速Whisper模型
GithubOpenAIWhisper加速推理开源项目微调语音识别
本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型,并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练,并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型,支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明,以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表,方便用户快速上手。
langkit - 开源的语言模型监控与分析工具LangKit
GithubLangKit安全性与隐私安装开源项目情感和毒性分析文本质量
LangKit是一个开源的文本度量工具集,专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号,并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤,用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果,从而确保语言模型的安全和性能。
wespeaker-voxceleb-resnet34-LM - 采用预训练的Wespeaker嵌入模型优化音频说话人识别
GithubHuggingfacepyannote.audio声纹识别开源项目模型深度学习音频处理
这个开源项目集成了WeSpeaker的wespeaker-voxceleb-resnet34-LM预训练模型,适用于pyannote.audio,提升说话人识别和验证的效率。可执行基础和高级功能,如GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口特征识别。兼容pyannote.audio 3.1及更高版本,以提供更加快速和可靠的音频处理方案。
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。
llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速
AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备
AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术,支持INT3/4量化,适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用,并获MLSys 2024最佳论文奖。
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