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ASR_Theory

语音识别与深度学习的理论与实践总结

此页面汇总了语音识别的相关理论与实践内容,包括使用Kaldi工具构建的GMM-HMM和NN-HMM模型的PPT,多个深度学习研究论文,以及INTERSPEECH 2018会议上的谷歌PPT。提供以音节、字及音素为建模单元的语音识别模型的开源项目链接。

awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
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。
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。
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。
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
TTS库基于最新研究成果,提供高效的文本到语音生成技术,实现了训练便捷、速度快、质量高的最佳平衡。该库包括预训练模型和数据集质量评估工具,已被广泛应用于20多种语言的产品和研究项目。支持多说话人TTS、快速模型训练、多GPU训练,并兼容PyTorch、TensorFlow和TFLite等多种平台。
ollama-voice - 离线语音交互AI助手 集成语音识别对话和合成功能
Githubollama-voice大型语言模型开源项目文字转语音离线模式语音识别
ollama-voice是一个集成Whisper语音识别、Ollama大语言模型和pyttsx3文本转语音技术的开源项目。它创建了一个完全离线的语音交互AI助手,支持本地语音识别、自然语言处理和语音合成。用户通过按住空格键即可与AI对话,适用于需要隐私保护或离线环境的语音交互场景。
llm_interview_note - 大模型面试知识与实用资源汇总
GithubLLMTransformer分布式训练大语言模型开源项目微调
本仓库汇集了大语言模型(LLMs)的面试知识和实用资源,适合准备大模型面试的求职者。内容涵盖大模型基础、架构、训练数据、分布式训练、推理优化、强化学习、RAG技术、模型评估及应用案例。提供详细的知识点解析和操作指南,并附有项目示例和在线体验链接。定期更新,确保内容时效性和实用性。欢迎访问在线阅读页面,关注微信公众号获取更多相关信息。
icefall - 多语种语音识别开源工具箱
GithubTransducerZipformericefallk2-fsa开源项目语音识别
icefall是基于k2-fsa和lhotse的开源语音识别工具箱,支持多种数据集和模型架构。它提供预训练模型和详细文档,便于快速部署和实验。icefall在LibriSpeech等基准数据集上表现出色,适合开发高性能的语音识别系统。
NATSpeech - 非自回归文本转语音 (NAR-TTS) 框架
DiffSpeechGithubNATSpeechPortaSpeechPyTorchText-to-Speech开源项目
NATSpeech框架是一款高效的非自回归文本至语音转换系统,特点为便捷的操作、可扩展性强,并采用精准的数据处理技术。框架包括PortaSpeech与DiffSinger两种高质量语音合成技术,适用于高端研究与商业应用,配备详尽的技术文档及安装指导。
awesome-knowledge-distillation - 知识蒸馏技术研究论文资源集锦
AIGithub开源项目模型压缩深度学习知识蒸馏神经网络
项目汇集了知识蒸馏领域的学术论文,内容丰富全面。资源从早期神经网络集成研究到当前前沿方法,涉及模型压缩、迁移学习等多个相关方向。对于深入研究知识蒸馏技术的学者和工程师而言,这是一个系统化的参考资料库。
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