产品库

一款文本转语音工具，帮助您轻松阅读文本。

Praises是一款文本转语音（TTS）工具，它通过将文本转换为语音输出，帮助用户更轻松地获取信息。这款工具支持多种API，包括Azure API、Edge API等，并且支持多语言，使得它能够服务于全球用户。Praises的主要优点包括支持多种语音合成技术、易于集成和使用，以及开源的特性，使得开发者可以自由地修改和优化。Praises的背景信息显示，它是由个人开发者ElmTran开发的，并且遵循MIT开源协议，这意味着用户可以免费使用和修改该软件。

一个开源文本转语音系统，致力于实现人类语音的自然化。

Orpheus TTS 是一个基于 Llama-3b 模型的开源文本转语音系统，旨在提供更加自然的人类语音合成。它具备较强的语音克隆能力和情感表达能力，适合各种实时应用场景。该产品是免费的，旨在为开发者和研究者提供便捷的语音合成工具。

Kokoro TTS 是一款支持多语言和语音融合的高性能文本转语音工具，免费用于商业用途。

Kokoro TTS 是一款强大的文本转语音工具，支持多种语言和语音融合功能，能够将 EPUB、PDF 和 TXT 文件转换为高质量的语音输出。该工具为开发者和用户提供了灵活的语音定制选项，能够轻松创建专业级音频。其主要优点包括支持多语言、语音融合、灵活的输入格式以及免费的商业使用许可。该产品定位为创作者、开发者和企业提供了高效、低成本的语音合成解决方案，适用于有声书创作、视频旁白、播客制作、教育内容生成以及客户服务等多个场景。

Steiner 是一个基于合成数据训练的推理模型，旨在探索多种推理路径并自主验证。

Steiner 是由 Yichao 'Peak' Ji 开发的推理模型系列，专注于通过强化学习在合成数据上训练，能够在推理时探索多种路径并自主验证或回溯。该模型的目标是复现 OpenAI o1 的推理能力，并验证推理时的扩展曲线。Steiner-preview 是一个正在进行中的项目，其开源目的是为了分享知识并获取更多真实用户的反馈。尽管该模型在某些基准测试中表现出色，但尚未完全实现 OpenAI o1 的推理扩展能力，因此仍处于开发阶段。

一个用于从文本和图像中提取结构化数据的代理API，基于LLMs实现。

l1m是一个强大的工具，它通过代理的方式利用大型语言模型（LLMs）从非结构化的文本或图像中提取结构化的数据。这种技术的重要性在于它能够将复杂的信息转化为易于处理的格式，从而提高数据处理的效率和准确性。l1m的主要优点包括无需复杂的提示工程、支持多种LLM模型以及内置缓存功能等。它由Inferable公司开发，旨在为用户提供一个简单、高效且灵活的数据提取解决方案。l1m提供免费试用，适合需要从大量非结构化数据中提取有价值信息的企业和开发者。

Scira 是一个极简主义的 AI 驱动搜索引擎，帮助用户在互联网上查找信息。

Scira 是一个基于 AI 技术的搜索引擎，旨在通过强大的语言模型和搜索能力，为用户提供更高效、更精准的信息检索体验。它支持多种语言模型，如 Grok 2.0 和 Claude 3.5 Sonnet，并集成了 Tavily 等搜索工具，能够提供网页搜索、编程代码运行、天气查询等多种功能。Scira 的主要优点在于其简洁的界面和强大的功能集成，适合对传统搜索引擎不满意、希望借助 AI 提升搜索效率的用户。该项目开源免费，用户可以根据自己的需求进行本地部署或使用其提供的在线服务。

为Firefox浏览器翻译功能优化的CPU加速神经机器翻译模型。

Firefox Translations Models 是由Mozilla开发的一组CPU优化的神经机器翻译模型，专为Firefox浏览器的翻译功能设计。该模型通过高效的CPU加速技术，提供快速且准确的翻译服务，支持多种语言对。其主要优点包括高性能、低延迟和对多种语言的支持。该模型是Firefox浏览器翻译功能的核心技术，为用户提供无缝的网页翻译体验。

低成本、高质量的文本转语音API，支持多种语言和口音，易于集成。

Lemonfox.ai Text-to-Speech API 是一款专注于文本转语音（TTS）的API服务。它利用先进的AI技术，能够快速将文本转换为自然流畅的语音，支持多种语言和口音，适用于多种场景，如语音播报、有声读物制作等。其主要优点包括低成本、高质量、易于集成，能够帮助企业或开发者快速实现语音功能，提升用户体验。该产品定位为面向企业和开发者的高效、经济的TTS解决方案，价格合理，提供免费试用，性价比高。

Phi-4-mini-instruct 是一款轻量级的开源语言模型，专注于高质量推理密集型数据。

Phi-4-mini-instruct 是微软推出的一款轻量级开源语言模型，属于 Phi-4 模型家族。它基于合成数据和经过筛选的公开网站数据进行训练，专注于高质量、推理密集型数据。该模型支持 128K 令牌上下文长度，并通过监督微调和直接偏好优化来增强指令遵循能力和安全性。Phi-4-mini-instruct 在多语言支持、推理能力（尤其是数学和逻辑推理）以及低延迟场景下表现出色，适用于资源受限的环境。该模型于 2025 年 2 月发布，支持多种语言，包括英语、中文、日语等。

开源的工业级普通话自动语音识别模型，支持多种应用场景。

FireRedASR 是一个开源的工业级普通话自动语音识别模型，采用 Encoder-Decoder 和 LLM 集成架构。它包含两个变体：FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED，分别针对高性能和高效能需求设计。该模型在普通话基准测试中表现出色，同时在方言和英文语音识别上也有良好表现。它适用于需要高效语音转文字的工业级应用，如智能助手、视频字幕生成等。模型开源，便于开发者集成和优化。

Zonos-v0.1 是一款具有高保真语音克隆功能的实时文本转语音（TTS）模型。

Zonos-v0.1 是 Zyphra 团队开发的实时文本转语音（TTS）模型，具备高保真语音克隆功能。该模型包含一个 1.6B 参数的 Transformer 模型和一个 1.6B 参数的混合模型（Hybrid），均在 Apache 2.0 开源许可下发布。它能够根据文本提示生成自然、富有表现力的语音，并支持多种语言。此外，Zonos-v0.1 还可以通过 5 到 30 秒的语音片段实现高质量的语音克隆，并且可以根据说话速度、音调、音质和情绪等条件进行调整。其主要优点是生成质量高、支持实时交互，并且提供了灵活的语音控制功能。该模型的发布旨在推动 TTS 技术的研究和发展。

一款基于StyleTTS 2架构的先进AI文本转语音模型，拥有8200万参数，提供高质量的自然语音合成。

Kokoro TTS是一款专注于文本转语音的AI模型，其主要功能是将文本内容转换为自然流畅的语音输出。该模型基于StyleTTS 2架构，拥有8200万参数，能够在保持高质量语音合成的同时，提供高效的性能和较低的资源消耗。其多语言支持和可定制的语音包使其能够满足不同用户在多种场景下的需求，如制作有声读物、播客、培训视频等，尤其适合教育领域，帮助提升内容的可访问性和吸引力。此外，Kokoro TTS是开源的，用户可以免费使用，这使得它在成本效益上具有显著优势。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是一款高性能的开源语言模型，适用于多种文本生成任务。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是由 DeepSeek 团队开发的高性能语言模型，基于 Qwen-2.5 系列进行蒸馏优化。该模型在多项基准测试中表现出色，尤其是在数学、代码和推理任务上。其主要优点包括高效的推理能力、强大的多语言支持以及开源特性，便于研究人员和开发者进行二次开发和应用。该模型适用于需要高性能文本生成的场景，如智能客服、内容创作和代码辅助等，具有广泛的应用前景。

DeepSeek-R1 是一款高性能推理模型，支持多种语言和任务，适用于研究和商业应用。

DeepSeek-R1 是 DeepSeek 团队推出的第一代推理模型，通过大规模强化学习训练，无需监督微调即可展现出卓越的推理能力。该模型在数学、代码和推理任务上表现优异，与 OpenAI-o1 模型相当。DeepSeek-R1 还提供了多种蒸馏模型，适用于不同规模和性能需求的场景。其开源特性为研究社区提供了强大的工具，支持商业使用和二次开发。

一个开源的NotebookLM实现，使用Deepseek-V3和PlayHT TTS技术。

opensource_notebooklm是一个开源项目，旨在通过结合Deepseek-V3语言理解和PlayHT文本转语音技术，实现自然、教育性的对话生成。该项目能够生成类似播客的对话，适用于教育和娱乐领域。其主要优点包括强大的语言生成能力和高质量的语音输出，使其在教育内容创作和语言学习应用中具有重要价值。

自动语音识别工具，提供词级时间戳和说话人识别

BetterWhisperX是一个基于WhisperX改进的自动语音识别模型，它能够提供快速的语音转文字服务，并具备词级时间戳和说话人识别功能。这个工具对于需要处理大量音频数据的研究人员和开发者来说非常重要，因为它可以大幅提高语音数据处理的效率和准确性。产品背景基于OpenAI的Whisper模型，但做了进一步的优化和改进。目前，该项目是免费且开源的，定位于为开发者社区提供更高效、更准确的语音识别工具。

快速部署会说话的AI代理

ElevenLabs Conversational AI是一款能够快速部署在网页、移动设备或电话上的语音代理产品。它以低延迟、全配置性和无缝扩展性为特点，支持自然对话中的轮流发言和打断处理，适用于嘈杂环境中的不可预测对话。产品结合了语音转文本、大型语言模型（LLM）和文本转语音技术，支持多语言和自定义声音，适用于客户支持、调度、外呼销售等多种场景。

统一的开放命名实体和语音识别模型

WhisperNER是一个结合了自动语音识别（ASR）和命名实体识别（NER）的统一模型，具备零样本能力。该模型旨在作为ASR带NER的下游任务的强大基础模型，并可以在特定数据集上进行微调以提高性能。WhisperNER的重要性在于其能够同时处理语音识别和实体识别任务，提高了处理效率和准确性，尤其在多语言和跨领域的场景中具有显著优势。

将书籍转化为有声书，脚本转化为播客的全面工作流程

ElevenLabs Projects 是一个专注于长音频内容制作的平台，它允许用户将书籍和脚本转换成有声书和播客。该产品支持多种文件格式，拥有广泛的语音库，并提供情感范围和上下文适应的AI语音技术。它还提供了一系列高级功能，如多语言支持、特定文本片段的语音分配和片段编辑。ElevenLabs Projects 以其高质量的AI音频技术，帮助创作者和企业在全球范围内传播他们的故事。

简单易用，释放AI的强大力量

5ire是一个以简洁和用户友好为核心的AI产品，旨在让即使是初学者也能轻松利用大型语言模型。它支持多种文档格式的解析和向量化，具备本地知识库、使用分析、提示库、书签和快速关键词搜索等功能。作为一个开源项目，5ire提供免费下载，并且提供了按需付费的大型语言模型API服务。

在线文本转语音工具，支持74种语言及318种声音。

文字转语音工具是一款在线服务产品，它能够将文本内容转换成自然流畅的语音输出，支持74种不同的语言和318种不同的声音风格。这项技术的应用场景广泛，包括视频配音、有声读物制作、公告通知、出海营销和外语学习等。产品的主要优点包括支持多语言、多声音选择、无需下载安装、不限使用次数和时长，且完全免费。它为内容创作者、营销人员、教育工作者和语言学习者提供了极大的便利。

Chrome浏览器的文本转语音扩展程序

Audeus for Chrome是一款文本转语音的Chrome浏览器扩展程序，它通过使用人工智能技术，将网页、文档等文本内容转化为语音，帮助用户在阅读时节省时间、提高效率。这款插件特别适合需要大量阅读的用户，如学生、专业人士等，它支持多种语言，并且具有高度可定制的播放速度和语音选择。Audeus for Chrome的背景信息显示，它被设计为一个提高生产力的工具，旨在通过语音输出帮助用户更有效地处理信息，尤其是在多任务处理或需要长时间集中注意力的场景中。该产品提供免费试用，并且有明确的定价策略，定位于需要高效阅读和信息处理的用户群体。

多功能AI配音，让声音创作更简单

FineVoice是一个多功能的AI配音平台，它使用先进的人工智能技术，为用户提供逼真的个性化语音服务。这个平台不仅可以将文本转换为自然逼真的声音，还能进行语音转文本、语音变声等操作，极大地丰富了内容创作的可能性。FineVoice的主要优点包括高效率、低成本、多语言支持和易用性，特别适合需要快速生成大量配音内容的个人和企业用户。

极速语音识别，精准时间戳

OmniSenseVoice是基于SenseVoice优化的语音识别模型，专为快速推理和精确时间戳设计，提供更智能、更快速的音频转录方式。

一个开源的GUI音频书和配音生成器。

Pandrator 是一个基于开源软件的工具，能够将文本、PDF、EPUB 和 SRT 文件转换成多种语言的语音音频，包括语音克隆、基于LLM的文本预处理以及将生成的字幕音频直接保存到视频文件中，与视频的原始音轨混合。它旨在易于使用和安装，具有一键安装程序和图形用户界面。

在线文本转语音工具，支持多语言和自然发音。

TTSynth.com是一个免费的在线文本转语音(TTS)生成器，它使用先进的AI技术将书面文本转换为自然发音的语音。该服务支持多种语言和口音，适用于全球用户。它提供了高质量的音频输出，并且用户可以轻松下载TTS MP3文件。TTS技术在教育、营销、无障碍解决方案等多个领域都有广泛的应用。

领先的文本到语音转换模型

Fish Speech V1.2是一款基于300,000小时的英语、中文和日语音频数据训练而成的文本到语音（TTS）模型。该模型代表了语音合成技术的最新进展，能够提供高质量的语音输出，适用于多种语言环境。

在线文本转语音平台，AI配音神器。

TTSMaker是一款在线的文本转语音平台，通过AI人工智能算法将文本轻松转换成音频。它支持50多种语言和300多个语音包风格，适用于视频配音、有声读物、教育培训和产品营销等多种场景。用户可以免费使用TTSMaker合成语音，并且拥有合成的音频文件的100%版权，可以用于任何合法的商业用途。

52B参数的开源多语言大型语言模型

Tele-FLM（亦称FLM-2）是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型，具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构，已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能，有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外，我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节，期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。