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乌克兰语自动语音识别和语音合成

本项目集成了乌克兰语的自动语音识别和语音合成的最新进展与数据集。详细涵盖了多种语音模型如wav2vec2和Citrinet，同时提供模型评估和测试结果。加入我们的Discord或Telegram社区，共同推动乌克兰语语音技术的前沿发展。

语音识别语音合成自动化语音转文本Ukrainian自然语言处理Github开源项目
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项目简介：Ukrainian 语音识别与合成

概述

Speech Recognition & Synthesis for Ukrainian 项目致力于收集与乌克兰语音识别与合成相关的模型、数据集和工具链接。项目的目标是推动乌克兰语言技术的发展，为社会提供更好的语音到文本（Speech-to-Text）和文本到语音（Text-to-Speech）解决方案。

项目社区

语音到文本（Speech-to-Text）

项目包含了多个不同模型的实现，每个模型都有不同的参数和适用场景：

主要模型实现

  • Wav2vec2-BERT：使用约 600M 参数的模型进行语义识别，具备优秀的听觉模型转换能力。
  • Wav2vec2：提供多种参数选择的模型，支持不同数据源的语言模型，包括新闻文本和 Wikipedia 文本。
  • FastConformer：专注于文本标点和大写处理，具有优越的文本准确识别能力。
  • Squeezeformer 和 Flashlight：支持高效语音识别并提供不同复杂度的模型以供选择。

每种模型的详细实现及演示可以在相关的 GitHub 链接 中查看。

语音识别基准测试

项目使用 Common Voice 10 的测试数据进行基准测试，计算结果包括识别错误率（WER）、字符错误率（CER）及准确率百分比，以帮助开发者选择和评估模型。

开发指南

  • 提供使用 Kaldi 训练自定义模型的指南。
  • 可使用 KenLM 模型对乌克兰 Wikipedia 数据进行训练。
  • 提供将 wav2vec2 模型导出为 JIT 版本的教程。

数据集

项目从多种开放来源、公司及社区收集了约 1200 小时/188.31GB 的已编译数据集，另一重要数据集为 Voice of America，共 398 小时。此外，还收集了如 Mozilla Common Voice 和 YODAS2 等其他有用数据资源。

文本到语音（Text-to-Speech）

项目通过多个实现为文本到语音转换提供多种选择：

主要实现

  • StyleTTS2 和 P-Flow TTS：提供优化的发音质量和定制选项的实现。
  • RAD-TTS：支持多种声音的变化（如 Lada, Tetiana 和 Mykyta），实现个性化语音生成。
  • Coqui TTS 和 Neon TTS：提供强大的文本到语音解决方案，同时具备良好的细节处理能力。

数据集

项目公开了一系列开放语音数据集，包括多个性别的样本声音（例如 LADA、TETIANA 和 MYKYTA 等），有助于开发者创建更丰富的 TTS 系统。

相关工作的支持

项目还涉及乌克兰语调和重音模型，工具用于高质量文本到语音语料库的生成，支持多种文本规范化处理。

通过 Speech Recognition & Synthesis for Ukrainian 项目，开发者和研究人员可以更深入地探索和推进乌克兰语言技术的边界，以期为更多领域提供突破性的技术解决方案。

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