speech-to-speech
S
Speech To Speech
簡介 :
speech-to-speech 是一個開源的模塊化GPT4-o項目,通過語音活動檢測、語音轉文本、語言模型和文本轉語音等連續部分實現語音到語音的轉換。它利用了Transformers庫和Hugging Face hub上可用的模型,提供了高度的模塊化和靈活性。
需求人群 :
目標受眾為開發者和研究人員,尤其是那些對語音識別、自然語言處理和語音合成技術感興趣的人。該產品適合他們因為它提供了一個靈活、可定製的開源工具,可以用於研究或開發相關的應用程序。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 120.1K
使用場景
開發者可以利用該模型創建一個語音助手,實現語音交互。
研究人員可以使用該模型進行語音識別和語音合成的實驗和研究。
教育機構可以將其集成到教學工具中,提高學生對語音技術的理解。
產品特色
語音活動檢測(VAD):使用silero VAD v5。
語音轉文本(STT):使用Whisper模型,包括蒸餾版本。
語言模型(LM):可以在Hugging Face Hub上選擇任何可用的指令模型。
文本轉語音(TTS):使用Parler-TTS,支持不同的檢查點。
模塊化設計:每個組件都作為類實現,可以根據特定需求進行重新實現。
支持服務器/客戶端方法和本地方法運行。
使用教程
克隆倉庫到本地環境。
安裝所需的依賴。
根據需要配置模型參數和生成參數。
選擇運行方式:服務器/客戶端方法或本地方法。
如果是服務器/客戶端方法,先在服務器上運行模型,然後在客戶端處理音頻輸入和輸出。
如果是本地方法,使用迴環地址運行。
利用Torch Compile優化Whisper和Parler-TTS的性能。
通過命令行使用模型,指定不同的參數來控制不同部分的行為。
AIbase
智啟未來,您的人工智能解決方案智庫
© 2025AIbase