PL-BERT

通过PL-BERT实现更自然的语音合成

PL-BERT 文本转语音自然语言模型语音合成图标预测 Github 开源项目

PL-BERT，一种创新的音素级预训练语言模型，通过预测掩码音素对应的字形，有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估，其合成语音质量在面对非模型文本时，较传统方法有明显提高，推动了语音合成技术的进步。

文档

bark-voice-cloning-HuBERT-quantizer - Python 3.10下的Bark高质量语音克隆，多语言支持

BarkGithubHuBERTpythonquantizervoice cloning开源项目

该项目提供了一种在Python 3.10环境下，利用Bark进行高质量语音克隆的方法，并兼容多种语言的HuBERT模型和定制量化器模型。通过Huggingface模型页面、音频Web UI和在线交互式笔记本，用户可以获取代码实例和实现语音克隆。项目还包括语音输入要求和训练指南，帮助开发者实现语音克隆功能。

prot_bert - BERT蛋白质序列模型助力破解生命密码

GithubHuggingfaceProtBert开源项目掩码语言建模模型氨基酸序列生物信息学蛋白质语言模型

ProtBert是一种基于BERT架构的蛋白质序列预训练语言模型，在2.17亿个蛋白质序列上进行自监督学习。该模型能捕获序列中的关键生物物理特性，可用于蛋白质特征提取或下游任务微调。在二级结构预测和亚细胞定位等任务中表现优异，为解析蛋白质功能提供新工具。ProtBert展现了人工智能在生命科学领域的应用潜力。

vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升

GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计

VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型，采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本，旨在通过增强模型结构和训练机制，有效提升语音自然度和特征相似性，同时显著降低对音素转换的依赖，从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频，支持开箱即用的转换学习。

g2pW - 普通话多音字消歧的开源解决方案

BERT模型Githubg2pW开源项目拼音转换普通话自然语言处理

g2pW是一个开源的普通话多音字消歧工具，基于条件加权softmax BERT模型。它可将中文文本转换为拼音或注音符号，支持简繁体中文并提供离线使用功能。该项目已集成至PaddleSpeech和pypinyin-g2pW等开源项目中，在语音合成和自然语言处理领域具有广泛应用。

bert_score - 先进的自然语言生成评估工具

BERTScoreGithub开源项目文本生成评估机器学习自然语言处理预训练模型

BERTScore是一种创新的自然语言生成评估工具，基于BERT预训练模型的上下文嵌入技术。它通过计算候选句和参考句中单词的余弦相似度，得出精确度、召回率和F1分数。研究表明，BERTScore在句子级和系统级评估中与人工判断具有高度相关性。该项目支持130多种预训练模型，适用于多种语言的文本生成评估。BERTScore提供Python接口和命令行工具，操作简便，是自然语言处理领域的有力辅助工具。

chinese-macbert-base - 通过MLM误差校正任务优化中文BERT模型的性能

GithubHuggingfaceMacBERT句子排序预测开源项目掩码语言模型模型自然语言处理预训练模型

项目通过引入MLM误差校正预训练任务，减少预训练和微调过程中的差异，提升中文自然语言处理的模型表现。采用同义词工具进行相似词替换，改进传统BERT的[MASK]标记。此外，还结合全词掩码、N-gram掩码和句序预测技术，增强模型功能。MacBERT的架构与原始BERT兼容，为研究人员提供灵活的替换方案。

TTS - 高性能文本到语音生成库，支持多语言

GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型

bert-base-chinese - BERT预训练模型在中文自然语言处理中的应用

BERTGithubHuggingface中文模型开源项目掩码语言模型模型自然语言处理预训练

bert-base-chinese是一个专为中文自然语言处理设计的预训练BERT模型。该模型采用独立字词片段随机掩码训练方法，适用于掩码语言建模等任务。由HuggingFace团队开发，拥有12层隐藏层和21128词汇量。虽然可能存在潜在偏见，但为中文NLP应用提供了有力支持。研究人员可通过简洁的Python代码快速应用此模型。

bert_uncased_L-4_H-512_A-8 - BERT小型模型为资源受限环境提供高效自然语言处理解决方案

BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理

BERT小型模型是为计算资源受限环境设计的自然语言处理工具。它保留了标准BERT架构和训练目标，但模型规模更小，适用于多种应用场景。这种模型在知识蒸馏中表现出色，可利用更大、更精确的模型生成微调标签。其目标是促进资源有限机构的研究工作，并鼓励学术界探索模型创新的新方向，而非仅仅增加模型容量。

SecureBERT_Plus - 网络安全领域的增强版语言模型

GithubHuggingfaceSecureBERT+开源项目数据集机器学习模型网络安全语言模型

该模型在网络安全数据上进行训练，提升了9%的MLM性能，使用8xA100 GPU进行大规模训练，目前已上传至Huggingface平台，供用户访问和使用。

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