需求人群:
"目标受众主要是语音识别和说话人分割领域的研究人员、开发者和企业用户。Reverb 提供了高质量的语音处理工具,适合需要进行语音分析和处理的场合,如会议记录、电话录音分析等。"
使用场景示例:
用于会议记录的自动语音识别和说话人分割
电话客服录音的语音内容分析
法庭记录的语音转写和说话人识别
产品特色:
基于 WeNet 框架的语音识别代码
基于 Pyannote 框架的说话人分割代码
提供长形式语音识别和说话人分割的WER和WDER结果
支持通过 Hugging Face Hub 下载模型
提供 Docker 镜像以简化部署
支持在 NVIDIA GPU 上运行以提高性能
提供详细的安装和使用说明
使用教程:
1. 确保系统中已安装 Git Large File Storage (LFS)。
2. 使用 HUGGINGFACE_ACCESS_TOKEN 从 Hugging Face Hub 下载模型。
3. 克隆 Reverb 代码库到本地。
4. 设置虚拟环境并激活。
5. 在代码库根目录下,设置环境变量以包含 ASR 目录。
6. 使用 Docker 构建镜像(如果需要)。
7. 运行 Docker 容器(如果使用 Docker 部署)。
8. 按照 README.md 中的说明进行模型推理和评估。
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开源的语音识别和说话人分割模型推理代码
Reverb 是一个开源的语音识别和说话人分割模型推理代码,使用 WeNet 框架进行语音识别 (ASR) 和 Pyannote 框架进行说话人分割。它提供了详细的模型描述,并允许用户从 Hugging Face 下载模型。Reverb 旨在为开发者和研究人员提供高质量的语音识别和说话人分割工具,以支持各种语音处理任务。
基于OpenAI Whisper的自动语音识别与说话人分割
whisper-diarization是一个结合了Whisper自动语音识别(ASR)能力、声音活动检测(VAD)和说话人嵌入技术的开源项目。它通过提取音频中的声音部分来提高说话人嵌入的准确性,然后使用Whisper生成转录文本,并通过WhisperX校正时间戳和对齐,以减少由于时间偏移导致的分割错误。接着,使用MarbleNet进行VAD和分割以排除静音,TitaNet用于提取说话人嵌入以识别每个段落的说话人,最后将结果与WhisperX生成的时间戳关联,基于时间戳检测每个单词的说话人,并使用标点模型重新对齐以补偿小的时间偏移。
语音转文字,支持实时语音识别、录音文件识别等
腾讯云语音识别(ASR)为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求。技术先进,性价比高,多语种支持,适用于客服、会议、法庭等多场景。
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。
一个用于说话人分割的工具包
DiariZen是一个基于AudioZen和Pyannote 3.1驱动的说话人分割工具包。说话人分割是音频处理中的一个关键步骤,它能够将一段音频中的不同说话人进行区分。这项技术在会议记录、电话监控、安全监听等多个领域都有广泛的应用。DiariZen的主要优点包括易于使用、高准确性和开源,使得研究人员和开发者可以自由地使用和改进它。DiariZen在GitHub上以MIT许可证发布,这意味着它是完全免费的,并且可以被商业使用。
开源AI语音处理工具包,支持语音增强、分离和目标说话人提取。
ClearerVoice-Studio是一个开源的AI驱动语音处理工具包,专为研究人员、开发者和最终用户设计。它提供了语音增强、语音分离、目标说话人提取等功能,并提供了最新的预训练模型以及训练和推理脚本,全部可通过此仓库访问。该工具包以其预训练模型、易用性、全面功能和社区驱动的特点而受到青睐。
提供语音识别、语音合成等语音AI能力
依图语音开放平台为开发者提供语音识别、语音合成等语音AI能力,包括精准语音转文本、文本转语音合成、声纹识别、语音增强降噪等服务,支持不同场景下的语音交互应用开发。平台提供高效、灵活的语音AI能力接入方式,可轻松将语音技术应用于各类产品与业务场景。
交互式分割和识别模型
Open-Vocabulary SAM是一个基于SAM和CLIP的视觉基础模型,专注于交互式分割和识别任务。它通过SAM2CLIP和CLIP2SAM两个独特的知识传输模块,实现了SAM和CLIP的统一框架。在各种数据集和检测器上的广泛实验表明,Open-Vocabulary SAM在分割和识别任务中的有效性,明显优于简单组合SAM和CLIP的朴素基准。此外,结合图像分类数据训练,该方法可以分割和识别大约22,000个类别。
用于评估模型零样本语音生成能力的测试集
seed-tts-eval 是一个用于评估模型零样本语音生成能力的测试集,它提供了一个跨领域目标的客观评估测试集,包含从英语和普通话公共语料库中提取的样本,用于衡量模型在各种客观指标上的表现。它使用了Common Voice数据集的1000个样本和DiDiSpeech-2数据集的2000个样本。
在线语音合成与语音识别服务
TTSLabs是一款在线语音合成与语音识别服务,提供高质量、自然流畅的语音合成和准确可靠的语音识别功能。通过简单的API调用,用户可以将文字转化为真实的语音,并且可以将语音转化为文本。TTSLabs提供多种语音风格和多国语言的支持,具有快速响应、高效稳定的特点。价格灵活透明,适用于个人开发者和企业用户。
语音转文字 AI 机器人
instaSpeak AI bot 是一款强大的语音转文字 AI 机器人。它可以将用户输入的语音实时转换为文字,并且支持多种语言识别。用户可以在网站上直接录制语音,并立即获得文字转录。instaSpeak AI bot 的优势在于高准确率和快速响应速度。该产品定价灵活,用户可以根据自己的需求选择适合的套餐。定位于提供高质量的语音转文字服务。
智能语音旗舰应用,无障碍语言记录与交流。
汉王语音王App是汉王科技基于自研多模态天地大模型,自主研发的智能语音旗舰应用。它集AI语音记录、智能翻译与同声传译于一体,支持AI精准转写、拍录同步、话稿整理、智能总结及不间断实时翻译等功能。依托全栈AI技术,汉王语音王致力于帮助用户跨越语言障碍,提高办公、学习、会议、旅游等场景的效率和便捷性。
实时浏览器端语音识别应用
Moonshine Web是一个基于React和Vite构建的简单应用,它运行了Moonshine Base,这是一个针对快速准确自动语音识别(ASR)优化的强大语音识别模型,适用于资源受限的设备。该应用在浏览器端本地运行,使用Transformers.js和WebGPU加速(或WASM作为备选)。它的重要性在于能够为用户提供一个无需服务器即可在本地进行语音识别的解决方案,这对于需要快速处理语音数据的应用场景尤为重要。
联合语音转录和实体识别的先进模型
Whisper-NER是一个创新的模型,它允许同时进行语音转录和实体识别。该模型支持开放类型的命名实体识别(NER),能够识别多样化和不断演变的实体。Whisper-NER旨在作为自动语音识别(ASR)和NER下游任务的强大基础模型,并且可以在特定数据集上进行微调以提高性能。
专业语音识别软件和服务
Vocapia Research开发的语音识别软件提供先进的语音处理技术,支持多语种识别,并能应用于广播监控、讲座和研讨会转录、视频字幕、电话会议转录和语音分析等领域。我们的产品具有大词汇量连续语音识别、语音分割和分区、说话人识别和语种识别等功能。我们的软件适用于批量或实时转录大量音频和视频文件,特别针对电话对话语音和呼叫中心数据的转录需求。我们提供多种语言的转录服务,并可根据客户需求定制模型或系统。
支持多种语音识别和语音合成功能的开源项目
sherpa-onnx 是一个基于下一代 Kaldi 的语音识别和语音合成项目,使用onnxruntime进行推理,支持多种语音相关功能,包括语音转文字(ASR)、文字转语音(TTS)、说话人识别、说话人验证、语言识别、关键词检测等。它支持多种平台和操作系统,包括嵌入式系统、Android、iOS、Raspberry Pi、RISC-V、服务器等。
声波 - 语音识别和翻译
SpeechPulse是一款语音识别和翻译软件。它使用OpenAI的Whisper语音到文本模型,实现实时的语音识别,支持多种语言。用户可以使用麦克风输入文字,也可以通过转录音视频文件进行语音识别和翻译。SpeechPulse可以在各种场景下使用,例如办公文档编辑、网页浏览、文件转录、视频字幕生成等。它具有极高的准确性和低延迟,并且完全离线使用。SpeechPulse提供免费版和付费版,付费版支持更多功能和更好的准确性。
语音识别AI购物清单助手
HoneyDo是一款语音识别AI购物清单助手,通过语音输入购物清单,AI将其转化为整洁有序的列表。另外,还支持拍照识别食材并列出清单,以及与家人实时同步共享购物清单等功能。HoneyDo分为免费版和PRO版,PRO版提供无限语音录制和图像捕捉功能。
快速准确的边缘设备自动语音识别模型
Moonshine 是一系列为资源受限设备优化的语音转文本模型,非常适合实时、设备上的应用程序,如现场转录和语音命令识别。在 HuggingFace 维护的 OpenASR 排行榜中使用的测试数据集上,Moonshine 的词错误率(WER)优于同样大小的 OpenAI Whisper 模型。此外,Moonshine 的计算需求随着输入音频的长度而变化,这意味着较短的输入音频处理得更快,与 Whisper 模型不同,后者将所有内容都作为 30 秒的块来处理。Moonshine 处理 10 秒音频片段的速度是 Whisper 的 5 倍,同时保持相同或更好的 WER。
让应用通过语音与文本的转换实现智能交互。
Azure 认知服务语音是微软推出的一款语音识别与合成服务,支持超过100种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。它通过创建可处理特定术语、背景噪音和重音的自定义语音模型,提高听录的准确度。此外,该服务还支持实时语音转文本、语音翻译、文本转语音等功能,适用于多种商业场景,如字幕生成、通话后听录分析、视频翻译等。
高效自动语音识别模型
Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练,能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本,解码层从32减少到4,以提高速度,但可能会略微降低质量。
CSM 1B 是一个由 Sesame 开发的文本到语音生成模型,可生成高质量的音频。
CSM 1B 是一个基于 Llama 架构的语音生成模型,能够从文本和音频输入中生成 RVQ 音频代码。该模型主要应用于语音合成领域,具有高质量的语音生成能力。其优势在于能够处理多说话人的对话场景,并通过上下文信息生成自然流畅的语音。该模型开源,旨在为研究和教育目的提供支持,但明确禁止用于冒充、欺诈或非法活动。
使用自得语音技术,创造属于你的角色
自得语音技术可通过简单的步骤创造出属于你的角色。类似GPT,可生成与真人无异的语音片段,在情感、音色和语速等方面与真人一致。自得语音支持快速定制角色,只需要上传一段语音即可立即生成属于你的语音角色。无需下载软件,可在浏览器上完成语音生成。同时提供API接口,方便开发者集成到自己的产品中。商用用户可享受7x24小时的技术支持。
快速准确的语音识别工具
Beey.io是一个在线工具,使用先进的AI语音识别技术,能够将音频和视频转换为文字。用户可以在高级编辑器中快速创建高质量的字幕和标题,并提供自动翻译功能。Beey.io的优势包括快速准确的语音识别、智能编辑功能、字幕和翻译、个性化功能等。定价灵活且定位于各类用户。
使用低延迟语音识别和合成模型与 AI 对话。
Unmute 是一款创新的语音识别与合成工具,旨在使用户能够通过自然语言与 AI 进行高效的互动。其低延迟技术确保用户体验流畅,适合需要实时反馈的场景。该产品将以开源形式发布,推动更多开发者和用户的参与。当前尚未公布价格,预计将采取免费和付费相结合的模式。
多语种语音理解模型,提供高精度语音识别与情感识别。
SenseVoice是一个包含自动语音识别(ASR)、语音语言识别(LID)、语音情感识别(SER)和音频事件检测(AED)等多语音理解能力的语音基础模型。它专注于高精度多语种语音识别、语音情感识别和音频事件检测,支持超过50种语言,识别性能超越Whisper模型。模型采用非自回归端到端框架,推理延迟极低,是实时语音处理的理想选择。
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