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。
微调 Whisper 语音识别模型,支持无时间戳数据的训练、使用时间戳数据的训练以及无语音数据的训练。加速推理并支持 Web 部署、Windows 桌面部署和 Android 部署
本开源仓库呈现了一套全面、灵活且易于定制的聚合抽签系统。设计之初便充分考虑了用户的多样需求与便捷性,确保无论是基本应用还是复杂场景都能轻松应对。系统的核心优势在于其简单易修改的结构,无论开发者经验深浅,都能快速上手,根据实际应用场景对功能进行调整或扩展,大大降低了维护与升级的成本。