alphacep/awesome-russian-speech

해결하는 문제

러시아어 음성 처리를 위한 신뢰할 수 있는 도구, 데이터셋, 모델을 찾는 것은 분산되어 있고 종종 러시아어 소스에 묻혀 있습니다. 이 프로젝트는 이를 하나의 체계적인 참조 자료로 모아 끝없는 검색 없이 필요한 것을 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.

작동 방식

이것은 수동으로 큐레이션된 링크 목록으로, 음성 인식, 음성 합성, 데이터셋, 텍스트 정규화, 구두점, 강세 표시 등의 카테고리로 구성되어 있습니다. 각 카테고리는 특정 GitHub 저장소, Hugging Face 모델, 데이터셋, 코스 및 커뮤니티 채널로 연결됩니다. 이 목록은 alphacep 팀이 관리하며, 잘 알려진 도구(Vosk, Whisper, Golos)와 틈새 커뮤니티 리소스를 모두 포함합니다.

대상 독자

ASR, TTS 또는 언어 전처리 파이프라인을 구축하는 러시아어 음성 기술 관련 개발자, 연구원 및 학생. 러시아어 또는 영어 리소스를 선호하는 사람을 포함하여 러시아어 음성 생태계를 탐색하는 모든 사람에게 유용합니다.

주요 특징

• 음성 인식 모델: Vosk, Whisper, Citrinet 등 (품질 비교 포함).
• 음성 합성 도구: Vosk-TTS, RHVoice, TeraTTS 및 미세 조정된 F5-TTS 변형.
• 데이터셋: Golos, Common Voice, Russian Librispeech 및 다수의 Hugging Face 코퍼스.
• TTS를 위한 텍스트 정규화 및 전처리 유틸리티.
• 강세 표시, 음성 사전 및 자소-음소 변환(g2p) 도구.
• 감정 인식 모델 및 데이터셋.
• 구두점 및 대소문자 복원 모델.
• 코스, 커뮤니티 링크 및 러시아어 음성 과학의 역사적 배경.