OmniSenseVoice

8个月前发布 20 00

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。

收录时间:
2025-05-30
OmniSenseVoiceOmniSenseVoice

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。

数据统计

相关导航

SpeechGPT 2.0-preview

SpeechGPT 2.0-preview

SpeechGPT 2.0-preview 是一款由复旦大学自然语言处理实验室开发的先进语音交互模型。它通过海量语音数据训练,实现了低延迟、高自然度的语音交互能力。该模型能够模拟多种情感、风格和角色的语音表达,同时支持工具调用、在线搜索和外部知识库访问等功能。其主要优点包括强大的语音风格泛化能力、多角色模拟以及低延迟交互体验。目前该模型仅支持中文语音交互,未来计划扩展到更多语言。
whisper-diarization

whisper-diarization

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。
FireRedASR-AED-L

FireRedASR-AED-L

FireRedASR-AED-L 是一个开源的工业级自动语音识别模型,专为满足高效率和高性能的语音识别需求而设计。该模型采用基于注意力的编码器-解码器架构,支持普通话、中文方言和英语等多种语言。它在公共普通话语音识别基准测试中达到了新的最高水平,并且在歌唱歌词识别方面表现出色。该模型的主要优点包括高性能、低延迟和广泛的适用性,适用于各种语音交互场景。其开源特性使得开发者可以自由地使用和修改代码,进一步推动语音识别技术的发展。

暂无评论

您必须登录才能参与评论!
立即登录
none
暂无评论...