Coqui, a startup providing open speech tech for everyone 🐸
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L'organisation coqui-ai maintient une présence significative sur GitHub, proposant une large gamme de projets axés sur la technologie vocale ouverte. Parmi ses contributions notables, on trouve des outils comme TTS, un kit de développement pour la synthèse vocale, et STT, dédié à la reconnaissance vocale, principalement développés en Python et C++.
🐸💬 - a deep learning toolkit for Text-to-Speech, battle-tested in research and production
🐸STT - The deep learning toolkit for Speech-to-Text. Training and deploying STT models has never been so easy.
💎 A list of accessible speech corpora for ASR, TTS, and other Speech Technologies
🐸 collection of TTS papers
Aucune description fournie pour ce dépôt.
🐸 - A general purpose model trainer, as flexible as it gets
Open models for Coqui STT
🐸STT integration examples
Simple but maybe too simple config management through python data classes. We use it for machine learning.
🐸TTS recipes for different datasets
WhisperX: Automatic Speech Recognition with Word-level Timestamps (& Diarization)
🐸Coqui Dialogue Audio Pack contains more than 2000 audio files of synthetic human voices over dialogue created specifically for video games. The pack includes both male and female voices from >30 different voices, and all of the files can be used for commercial purposes (royalty free).
Coqui Inference Engine
🐍 Coqui's machine learning job scheduler
Coqui STT Model Manager - install, manage and try out Coqui STT models from the Model Zoo
scipts for working with open.bible data
🫠 check your data, before you wreck your model
Coqui CLI
Create UIs for your machine learning model in Python in 3 minutes
An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
Set up your GitHub Actions workflow with a specific version of python
:snake: Client for the Coqui Snakepit machine learning job scheduler
ClearML - Auto-Magical Suite of tools to streamline your ML workflow. Experiment Manager, ML-Ops and Data-Management
Coqui-ai développe des outils et des bibliothèques pour la technologie vocale, incluant des projets tels que TTS pour la synthèse vocale et STT pour la reconnaissance vocale. Ces projets visent à rendre la technologie vocale accessible à tous.
Les principaux langages utilisés par coqui-ai incluent Python, C++, JavaScript, Shell et C. Ces langages permettent le développement d'outils variés pour le traitement de la parole et l'apprentissage automatique.
Oui, tous les dépôts de coqui-ai sont publics sur GitHub. Cela permet aux développeurs et chercheurs d'accéder à leurs outils et de contribuer à l'amélioration des technologies vocales ouvertes.
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