speech-to-speech

speech-to-speech 是一个开源的模块化GPT4-o项目,通过语音活动检测、语音转文本、语言模型和文本转语音等连续部分实现语音到语音的转换。它利用了Transformers库和Hugging Face hub上可用的模型,提供了高度的模块化和灵活性。

需求人群:

"目标受众为开发者和研究人员,尤其是那些对语音识别、自然语言处理和语音合成技术感兴趣的人。该产品适合他们因为它提供了一个灵活、可定制的开源工具,可以用于研究或开发相关的应用程序。"

使用场景示例:

开发者可以利用该模型创建一个语音助手,实现语音交互。

研究人员可以使用该模型进行语音识别和语音合成的实验和研究。

教育机构可以将其集成到教学工具中,提高学生对语音技术的理解。

产品特色:

语音活动检测(VAD):使用silero VAD v5。

语音转文本(STT):使用Whisper模型,包括蒸馏版本。

语言模型(LM):可以在Hugging Face Hub上选择任何可用的指令模型。

文本转语音(TTS):使用Parler-TTS,支持不同的检查点。

模块化设计:每个组件都作为类实现,可以根据特定需求进行重新实现。

支持服务器/客户端方法和本地方法运行。

使用教程:

克隆仓库到本地环境。

安装所需的依赖。

根据需要配置模型参数和生成参数。

选择运行方式:服务器/客户端方法或本地方法。

如果是服务器/客户端方法,先在服务器上运行模型,然后在客户端处理音频输入和输出。

如果是本地方法,使用回环地址运行。

利用Torch Compile优化Whisper和Parler-TTS的性能。

通过命令行使用模型,指定不同的参数来控制不同部分的行为。

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