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用于语音转换的HuBERT内容编码器：离散和软语音单元的比较
本项目比较了三种不同的预训练自监督模型：Wav2vec（2019, 2020）、HuBERT（2021）和WavLM（2022），它们都基于英语语音语料库进行预训练。我们将利用这些模型，结合连接时序分类 (CTC) 算法训练的神经网络，对不同语言进行音素识别。
Fast-HuBERT 的官方实现：一种高效的自监督语音表征学习训练框架
一个小型、简单、快速的端到端自动语音识别工具包。
IEEE SLT 2024论文“基于说话人分离HuBERT的自我监督音节发现”的官方代码库
由SoftVC VITS技术支持的翻唱歌曲
使用 Google Colab 测试 SoftVC VITS 歌声转换，这是一个能够在音乐文件中改变歌手的 AI 工具。
无监督口语表达评分
基于Wav2Vec模型的语音关键词检测
这段代码使用了Kaggle上常见的知名数据集，例如多伦多数据集，来创建一个基于人类语音的情感分析模型。这个模型基于Bert模型，被称为Hubert。
Functionality for speech data processing including time alignment, encoding with speech encoders (tokenizers) and data preprocessing of common datasets
基于HuBERT模型，使用PyTorch和HuggingFace框架，并针对RAVDESS数据集进行微调训练的一种语音情感识别实现方案。
用于音频分类的声学Transformer模型
语音克隆Bark HuBERT：通过将模型输出处理成与文本转语音系统兼容的语义标记，实现基于个性化音频样本的语音克隆。
这个项目开发了SynthAVSR，这是第一个针对西班牙语和加泰罗尼亚语的视听语音识别 (AVSR) 系统。SynthAVSR 基于 AV-HuBERT（视听隐藏单元 BERT）模型，利用合成视听数据来弥补这些语言语音识别技术的不足。
