espnet

ESPnetはPyTorch上に構築されたエンドツーエンドの音声処理ツールキットです。自動音声認識（ASR）、テキスト音声合成（TTS）、音声翻訳（ST）、音声強調・分離（SE/SS）、話者ダイアライゼーション、音声音語理解（SLU）、歌声合成（SVS）、音声言語モデル（SpeechLM）、ニューラルオーディオコーデックなど、幅広いタスクをカバーしています。このツールキットは、データ準備から評価までを処理するKaldiスタイルの再現可能なレシピを提供し、Hugging Face上で数百の事前学習モデルを提供しています。 主な機能は以下の通りです： - **ASR**：ハイブリッドCTC/アテンション、トランスデューサー、ストリーミング、Conformer/E-Branchformer、Whisper、SSLフロントエンド、転移学習。 - **TTS**：Tacotron2、FastSpeech2、VITS、JETS、マルチスピーカー/多言語サポート、ニューラルボコーダーとの統合。 - **ST/MT**：エンドツーエンドおよびカスケード型音声翻訳、機械翻訳、音声間翻訳。 - **SE/SS**：統合エンコーダー-セパレーター-デコーダー、TasNet/DPRNN、ビームフォーマー、ASR統合型強調。 - **SLU**：意図と書き起こしのマルチタスク、事前学習済みASR/NLPエンコーダー。 - **話者と言語**：話者埋め込み、検証、言語識別、ダイアライゼーション。 - **SSL**：HuBERT事前学習とS3PRLアップストリーム。 - **SpeechLM**：音声とテキストタスクにわたる統一シーケンスモデリング。 - **コーデック**：離散音声トークンのためのニューラルオーディオコーデック。 ESPnetは、コーパスごとに単一の`run.sh`を使用した再現性、統一されたレシピ構造と設定形式、DDP、マルチノードトレーニング、Slurm/MPI、DeepSpeed、シャーディングトレーニングによるスケーラビリティを重視しています。また、リアルタイムデモ、Colabノートブック、Hugging Face SpacesおよびWeights & Biasesとの統合も提供しています。