Whisper语音处理:基于680000小时音频数据进行训练,包含英文、其他语言转英文、非英文等多种语言。将音频数据转换成梅尔频谱图,再经过两个卷积层后送入 Transformer 模型。 2.3 文本处理 Whisper文本处理:文本token包含3类:special tokens(标记tokens)、text tokens(文本tokens)、timestamp tokens(时间戳),基于标记tokens控...
受T5模型( T5(Text-to-Text Transfer Transformer)是一种由谷歌团队提出的预训练模型,旨在将所有自然语言处理(NLP)任务统一为一个“文本到文本”(Text-to-Text)的框架。它的核心理念是,无论是分类任务、序列标注任务还是生成任务,都可以通过输入一个文本序列并输出另一个文本序列来解决。这种统一的视角使得模型在处...
将音频数据转换成梅尔频谱图,再经过两个卷积层后送入 Transformer 模型。 2.3 文本处理 Whisper文本处理:文本token包含3类:special tokens(标记tokens)、text tokens(文本tokens)、timestamp tokens(时间戳),基于标记tokens控制文本的开始和结束,基于timestamp tokens让语音时间与文本对其。 仅用通俗易懂的语言描述了下...
Transformer-Based Model - Whisper Transformers are not just robots like Megatron and Optimus Prime. There is a popular model called Whisper, which uses Transformer architecture and is developed by OpenAI. This multitask model was trained for different tasks, including multilingual speech recognition, s...
text in a single step. It achieves this using advanced deep learning techniques, often leveraging architectures like convolutional neural networks (CNNs) or transformer-based models. This streamlined approach offers several advantages, including greater simplicity, improved accuracy, and the ability to ...
pipeline对于text-to-audio/text-to-speech的默认模型是suno/bark-small,使用pipeline时,如果仅设置task=text-to-audio或task=text-to-speech,不设置模型,则下载并使用默认模型。 代码语言:javascript 复制 importos os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"...
简介:【人工智能】Transformers之Pipeline(三):文本转音频(text-to-audio/text-to-speech) 一、引言 pipeline(管道)是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象,将所有大模型分为音频(Audio)、计算机视觉(Computer vision)、自然语言处理(NLP)、多模态(Multimodal)等4大类,28小类任务(tasks),共计...
SpeechT5 的核心是一个常规的Transformer 编码器 - 解码器模型。就像任何其他 Transformer 一样,编码器 - 解码器网络使用隐藏表示对序列到序列的转换进行建模。这个 Transformer 骨干对于所有 SpeechT5 任务都是一样的。 为了使同一个 Transformer 可以同时处理文本和语音数据,添加了所谓的pre-nets和post-nets。 per-...
简介:【人工智能】Transformers之Pipeline(三):文本转音频(text-to-audio/text-to-speech) 一、引言 pipeline(管道)是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象,将所有大模型分为音频(Audio)、计算机视觉(Computer vision)、自然语言处理(NLP)、多模态(Multimodal)等4大类,28小类任务(tasks),共计...
因此,Tacotron2在语音合成领域得到了广泛的应用和认可。 模型结构 编码器 进行词嵌入,三层卷积后,通过双向lstm获得编码器隐状态 解码器 基于Transformer模型的中文语音合成 评价标准: 梅尔倒谱失真(Mel-cepstral distance, MCD)。 MCD值衡量真实语音和合成语音的相似度, MCD值越小,真实语音和合成语音的相似度越大。