# 实时音频处理

该模型是基于FastConformer架构的日语自动语音识别(ASR)模型，由NVIDIA开发并转换为MLX格式。

这是一个基于幂集编码的说话人分割模型，能够处理10秒音频片段并识别多个说话人及其重叠情况。

基于pyannote/speaker-diarization-3.0修改的说话人分割模型，使用speechbrain/spkrec-ecapa-voxceleb进行说话人嵌入，在某些测试中表现更优

基于OpenAI Whisper Large V3 Turbo优化的俄语自动语音识别(ASR)模型，使用Mozilla Common Voice 17俄语数据集微调

基于DistilHuBERT在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型，准确率达83%

基于ECAPA-TDNN架构的预训练模型，用于从人类语音中分类性别

Whisper 是一个多语言自动语音识别（ASR）系统，支持多种语言的语音转文本任务。

基于OpenAI Whisper large-v3的日语优化版本，支持多语言语音识别

这是一个用于音频处理的说话人分割模型，能够检测语音活动、重叠语音和多个说话人。

Whisper large-v3是OpenAI开发的大规模多语言自动语音识别(ASR)模型，支持多种语言的语音转文字任务。

一个用于说话人分割的音频处理模型，能够自动检测和分割音频中的不同说话人。

这是一个基于幂集编码的说话人分割模型，能够处理10秒音频片段并识别多个说话人及其重叠语音。

Sonic48k 是一个基于 RVC (Retrieval-based Voice Conversion) 技术的音频转音频模型，主要用于语音转换任务。

这是一个RVC（Retrieval-Based Voice Conversion）模型，用于音频到音频的转换任务。

这是一个基于RVC (Retrieval-based Voice Conversion) 技术的语音转换模型，经过200轮训练，使用Crepe算法。

这是一个RVC（Retrieval-Based Voice Conversion）模型，用于音频转音频任务，能够实现声音转换。

这是一个基于RVC（Retrieval-based Voice Conversion）技术的语音转换模型，能够将输入音频转换为特定风格的语音。

这是一个基于RVC（Retrieval-Based Voice Conversion）技术的语音转换模型，能够将输入音频转换为荷马·辛普森风格的声音。

这是一个基于RVC（Retrieval-based Voice Conversion）技术的语音转换模型，能够将输入音频转换为特定风格的语音。

这是一个基于RVC（Retrieval-Based Voice Conversion）技术的语音转换模型，可以将输入音频转换为贝吉塔（《龙珠》角色）的声音。

这是一个基于RVC（Retrieval-Based Voice Conversion）技术的语音转换模型，能够将输入音频转换为爱莉安娜·格兰德风格的语音。

这是一个RVC（Retrieval-Based Voice Conversion）模型，用于音频到音频的转换任务。

这是基于DistilHuBERT在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型，准确率达82%

这是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本，用于高效语音识别

基于pyannote.audio 2.0的说话人分割模型，用于自动检测音频中的说话人变化和语音活动

基于wav2vec2架构的语音关键词检测模型，已通过Optimum OpenVINO进行量化优化

基于ESPnet框架训练的语音增强模型，使用chime4数据集进行训练，适用于单通道语音增强任务。

基于Asteroid框架训练的音频分离模型，专门用于处理带噪声的多通道音频信号分离任务

基于Asteroid框架训练的ConvTasNet模型，用于单通道语音增强任务

Facebook 发布的基于 Wav2Vec2 架构的大规模跨语言语音识别模型，专门针对西班牙语优化

Facebook 发布的基于 Wav2Vec2 架构的大规模意大利语自动语音识别模型，在 Common Voice 数据集上微调

该模型是一个基于迁移学习的阿拉伯语语音识别系统，专门用于识别古兰经诵读内容并定位到具体章节。