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PPASR
基于PaddlePaddle实现端到端中文语音识别,从入门到实战,超简单的入门案例,超实用的企业项目。支持当前最流行的DeepSpeech2、Conformer、Squeezeformer模型PaddlePaddle-DeepSpeech
基于PaddlePaddle实现的语音识别,中文语音识别。项目完善,识别效果好。支持Windows,Linux下训练和预测,支持Nvidia Jetson开发板预测。VoiceprintRecognition-Pytorch
This project uses a variety of advanced voiceprint recognition models such as EcapaTdnn, ResNetSE, ERes2Net, CAM++, etc. It is not excluded that more models will be supported in the future. At the same time, this project also supports MelSpectrogram, Spectrogram data preprocessing methodsMASR
Pytorch实现的流式与非流式的自动语音识别框架,同时兼容在线和离线识别,目前支持Conformer、Squeezeformer、DeepSpeech2模型,支持多种数据增强方法。Whisper-Finetune
Fine-tune the Whisper speech recognition model to support training without timestamp data, training with timestamp data, and training without speech data. Accelerate inference and support Web deployment, Windows desktop deployment, and Android deploymentLearnPaddle
PaddlePaddle V2版本系列教程,博客专栏:VoiceprintRecognition-Tensorflow
使用Tensorflow实现声纹识别AudioClassification-Pytorch
The Pytorch implementation of sound classification supports EcapaTdnn, PANNS, TDNN, Res2Net, ResNetSE and other models, as well as a variety of preprocessing methods.VoiceprintRecognition-PaddlePaddle
本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型,同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法LearnPaddle2
PaddlePaddle Fluid 版本系列教程,CSDN博客专栏:ClassificationForAndroid
在Android使用深度学习模型实现图像识别,本项目提供了多种使用方式,使用到的框架如下:Tensorflow Lite、Paddle Lite、MNN、TNNVoiceprintRecognition-Keras
基于Kersa实现的声纹识别模型PP-YOLOE
PaddlePaddle实现的目标检测模型PP-YOLOEPytorch-MTCNN
基于Pytorch实现的MTCNN模型,人脸检测,人脸关键点检测。PunctuationModel
中文标点符号模型,可以给文本添加标点符号。Pytorch-MobileFaceNet
Pytorch实现的人脸识别明细MobileFaceNet模型,在预测使用MTCNN检测人脸,然后使用MobileFaceNet模型识别。FaceDataset
制作亚洲人脸数据集AudioClassification-Tensorflow
基于Tensorflow实现声音分类,博客地址:AudioClassification-PaddlePaddle
基于PaddlePaddle实现的音频分类,支持EcapaTdnn、PANNS、TDNN、Res2Net、ResNetSE等各种模型,还有多种预处理方法SpeechEmotionRecognition-Pytorch
基于Pytorch实现的语音情感识别PaddlePaddle-MobileFaceNets
PaddlePaddle实现的人脸识别模型MobileFaceNets,在预测的是使用MTCNN检测人脸,然后MobileFaceNets模型识别。PaddlePaddle-SSD
基于PaddlePaddle实现的SSD,包括MobileNetSSD,MobileNetV2SSD,VGGSSD,ResNetSSDTensorflow-FaceRecognition
基于MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别,提供三种预测方式,满足各种需求 。PaddlePaddle-CrowdNet
基于PaddlePaddle实现的人流密度识别模型CrowdNetFaceKeyPointsMask
人脸检测、口罩识别、关键检测SpeechEmotionRecognition-PaddlePaddle
语音感情识别PaddlePaddle-MTCNN
基于PaddlePaddle复现的MTCNN人脸检测模型PaddlePaddleCourse
《PaddlePaddle从入门到实战》源码ReinforcementLearning
强化学习教程PaddlePaddle-CRNN
基于PaddlePaddle2.0实现的CRNN模型,文字识别Age-Gender-MXNET
MXNET实现的年龄性别识别,训练了超大数据集得到的模型。ChangeHumanBackground
人物更换背景BookSource
《深度学习应用实战之PaddlePaddle》的源码Chinese-LLM-Chat
大语言模型微调的项目,包含了使用QLora微调ChatGLM和LLamaCameraXApp
CameraX实现的相机yeyupiaoling
Pytorch-PPO
基于Pytorch实现的PPO强化学习模型,支持训练各种游戏,如超级马里奥,雪人兄弟,魂斗罗等等。VITS-Pytorch
本项目是基于Pytorch的语音合成项目,使用的是VITS,VITS是一种语音合成方法,这种时端到端的模型使用起来非常简单,不需要文本对齐等太复杂的流程,直接一键训练和生成,大大降低了学习门槛。PaddlePaddle-Classification
PaddlePaddle实现的图像分类模型PaddlePaddle-OCR
基于PaddlePaddle实现的OCR,包括CRNN和Attention模型VITS-PaddlePaddle
本项目是基于PaddlePaddle的语音合成项目,使用的是VITS,VITS是一种语音合成方法,这种时端到端的模型使用起来非常简单,不需要文本对齐等太复杂的流程,直接一键训练和生成,大大降低了学习门槛。NettySendPhoto
在Android中使用Netty互相发送图片和文字YeAudio
Python的音频工具yeyupiaoling.github.io
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