ReazonSpeech是一个由日本公司Reazon Holdings开发的开源项目,旨在推动日语语音识别技术的发展。该项目提供了世界最大的开放日语语音语料库和高精度的语音识别模型,为研究人员和开发者提供了宝贵的资源。
Big Vision是谷歌研究院开源的用于训练大规模视觉模型的代码库,支持Vision Transformer、MLP-Mixer等多种模型架构,可在云TPU上高效训练和评估。
ESPnet-ONNX是一个实用工具库,可以轻松地将ESPnet语音识别和语音合成模型导出、量化和优化为ONNX格式。它不需要在机器上安装PyTorch或ESPnet,只需要已导出的ONNX文件即可使用。
3D-Speaker是一个开源的单模态和多模态说话人验证、说话人识别和说话人分割工具包,提供了多种先进模型的训练和推理方法,以及大规模多模态语音数据集,为语音表示学习研究提供了强大支持。
本文介绍了一种新颖的语音重合成方法,通过从语音中提取离散的解耦表示来实现高质量的语音重建和灵活控制。该方法在语音编码、声音转换等任务上展现出了优异的性能。
CapsWriter-Offline是一款功能强大的PC端离线语音输入和字幕转录工具,支持无限时长语音识别、热词替换、日记功能等多种实用特性,为用户提供高效便捷的语音输入体验。
GPT-SoVITS-Server是一个从GPT-SoVITS项目中提取出来的纯粹推理服务方案,旨在简化语音合成的部署和使用过程。它摒弃了复杂的环境配置和庞大的整合包,为用户提供了一种轻量级、高效的语音克隆解决方案。
aTrain是一款由格拉茨大学研发的开源语音转录工具,它利用先进的机器学习模型,为研究人员提供了快速、准确且保护隐私的语音转文字解决方案。本文将深入介绍aTrain的特点、功能和应用场景。
ChatTTS是一个专为对话场景设计的文本转语音模型,通过对2000多个音色进行稳定性评分和性别年龄分类,为开发者提供了选择合适音色的参考依据,有助于创造更自然、流畅的对话体验。
TTSlist是一个包含10000种独特音色的ChatTTS音色库,旨在为用户提供丰富多样的语音合成选择,解决音色选择困难的问题。这个项目由开发者康一文创建,是他的第一个开源项目。
CosyVoice For Windows是阿里巴巴最新开源的语音克隆和文本转语音项目在Windows环境下的版本。本文详细介绍了CosyVoice的功能特点、安装使用方法以及高级应用,为用户提供了全面的指南。
ChatGPT Web Midjourney Proxy是一个功能强大的AI创作平台,集成了ChatGPT对话、Midjourney绘图、音乐生成等多种AI能力,为用户提供全方位的AI辅助创作体验。
PESTO是一种基于机器学习的快速而强大的音高估计器。它采用自监督学习方法,性能接近监督学习的CREPE,却只需要很少的参数,速度更快。本文将详细介绍PESTO的工作原理、使用方法及其在音乐信息检索领域的重要意义。
Sound Dataset Tools 2是一款功能强大的开源软件,可以快速制作高质量的语音数据集。它提供了直观的图形界面,支持多种数据导入方式,并具有自动优化和语音评测等先进功能,是语音AI研究和开发的得力助手。
Leon CLI是一款强大的命令行工具,旨在简化Leon开源个人助手的安装、使用和管理。它让用户能够在GNU/Linux、macOS和Windows系统上仅通过几个简单的命令就运行起Leon,大大提升了用户体验。本文将深入介绍Leon CLI的特性、安装方法和使用指南,帮助你更好地驾驭这个智能助手的得力助手。
Retrieval-based Voice Conversion WebUI是一个基于VITS的开源AI变声框架,只需少量训练数据即可实现高质量的声音转换,具有简单易用的网页界面和实时变声功能,是AI音频处理领域的一大创新。
FastChat是一个开源平台,用于训练、部署和评 估基于大型语言模型的聊天机器人。它提供了最先进模型的权重、训练代码和评估代码,以及具有Web UI和兼容OpenAI的RESTful API的分布式多模型服务系统。
JetMoE-8B是一个突破性的大语言模型,以不到100万美元的成本达到了Llama2-7B的性能水平。这项研究展示了大语言模型训练可以比之前认为的更加经济高效,为AI研究和应用开辟了新的可能性。
Mangio-RVC-Fork 是一个基于 VITS 和 top1 检索的易用 SVC 框架的分支。它提供了 CLI 界面,更多的 f0 提取方法,以及使用 nanmedian 的个性化'混合'f0 估计方法。
USLM (Unified Speech Language Model) 是一个创新的统一语音语言模型,通过结合自回归和非自回归模型,实现了对语音信息的分层建模,为语音识别、合成等任务带来了新的可能。本文将深入介绍USLM的架构、特点及其在零样本文本转语音等方面的应用。
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