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轻量精准的全栈语音识别解决方案

WeNet项目提供生产就绪的全栈语音识别方案,强调精准与轻量化。项目在多个公共语音数据集上实现了最先进效果。WeNet易于安装和使用,支持Python编程和命令行操作,并兼容多种硬件,包括Ascend NPU。通过借鉴ESPnet和Kaldi等项目,WeNet提供高效的模型训练和部署方式。用户可在GitHub或微信讨论群中参与交流,获取技术支持和项目信息更新。

FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音
FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音
FastSpeech 2,面向精准快速的文本到语音转换,基于PyTorch与Espnet技术,配备Nvidia与MelGAN工具,极致优化语音生成效果,适合各类开发者利用和研究。
WeeaBlind - 多语言媒体和动漫AI智能配音技术
AI语音合成GithubWeeablind多语言配音字幕翻译开源项目视障无障碍
WeeaBlind,一款采用AI语音合成、语言分析和声音克隆技术的程序,为多语种媒体内容提供专业配音服务。它特别设计以辅助视觉和阅读障碍者,不仅支持基本的音视频编辑,还提供全角色多声道自定义配音,优化用户体验。软件目前处于开发初期,兼容Linux和Windows系统,支持广泛的视频格式和多种语言,适用于多种媒体平台和设备。
insanely-fast-whisper-api - 音频转文字的高速开源API,支持GPU云部署与并发处理
DockerGithubJigsawStackWhisper API开源开源项目转换音频
这是一款基于OpenAI Whisper Large v3的API,能够高速将音频转录为文字。此开源项目支持在任意支持GPU的云提供商上部署,内置说话人分离功能,提供易用的Fast API层、异步后台任务和Webhooks,优化了并发处理。支持任务管理、取消与状态查询,拥有安全的管理员认证访问。通过Docker可以轻松部署到包括Fly.io在内的多种VM环境,实现高效的生产用途。
MelNet - MelNet音频频域生成模型的全面实现
GithubMelNetPythonTTS合成开源项目条件生成音频生成
MelNet项目提供了一个在音频频域中生成模型的实现,支持无条件与条件音频生成。该技术兼容多个数据集,包括Blizzard和VoxCeleb2,支持灵活的训练配置,同时实现多GPU训练与TTS合成,不断更新以支持更多音频处理功能。它为致力于音频生成技术研究的开发者和研究人员提供了有力工具。
WeTextProcessing - 中英文文本标准化和反标准化处理工具包
GithubWeTextProcessing开源项目文本归一化自然语言处理语音识别逆文本归一化
WeTextProcessing是一个开源的文本处理工具包,主要用于中英文文本的标准化和反标准化。它提供API接口,允许自定义规则,并支持C++运行时部署。该工具适用于语音识别后处理、自然语言处理等需要处理大量文本数据的场景。WeTextProcessing具有高性能和灵活配置的特点,可满足各种文本处理需求。
projects - 高效管理和分享端到端工作流程的工具
GithubNLP管道WeaselspaCy开源项目机器学习项目模板
Weasel项目模板提供了管理和分享各类端到端工作流程的便捷方式,可克隆预定义模板,调整以满足具体需求,进行数据加载和管道训练,导出为Python包并上传到远程存储,与团队共享结果。该项目还包括与第三方库和工具的集成模板,以及性能基准模板。
nix-tts - 端到端文本转语音解决方案
GithubNix-TTS开源项目文本转语音知识蒸馏轻量级非自回归
Nix-TTS通过模块化知识蒸馏技术实现了高效轻量的端到端文本转语音合成,显著降低模型尺寸至5.23M参数,加速了处理速度,同时保持了良好的声音自然性。
wav2letter - 端到端语音识别解决方案
ASRFlashlightGithubwav2letter++卷积神经网络开源项目语音识别
wav2letter++现已整合到Flashlight中,专注于端到端和在线语音识别的研究。该项目提供多种预训练模型和数据准备指南,适用于有监督和半监督学习。通过Flashlight的ASR应用实现所有功能,确保高效、准确的语音识别。
wefe - 词嵌入公平性评估框架
GithubWEFE偏见评估公平性开源库开源项目词嵌入
WEFE是一个词嵌入公平性评估框架,用于测量和缓解词嵌入模型中的偏见。它统一了现有的公平性指标,提供标准接口来封装指标、测试集和计算模型公平性。WEFE还将偏见缓解过程标准化为计算和执行两个阶段。框架支持多种安装方式,提供详细文档。WEFE致力于推动词嵌入技术的公平性发展。
wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别 仅需少量标记数据
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理
Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型,通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后,能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上,全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率;仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果;10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。
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