speechbrain.lobes.models

定义神经网络模型的包（CRDNN, Xvectors …）

`speechbrain.lobes.models.BESTRQ`	一些组件支持BEST RQ训练，如原始论文所述：https://arxiv.org/pdf/2202.01855。
`speechbrain.lobes.models.CRDNN`	卷积、循环和全连接网络的组合。
`speechbrain.lobes.models.Cnn14`	该文件实现了来自https://arxiv.org/abs/1912.10211的CNN14模型
`speechbrain.lobes.models.ContextNet`	SpeechBrain 实现的 ContextNet，参考 https://arxiv.org/pdf/2005.03191.pdf
`speechbrain.lobes.models.DiffWave`	用于DIFFWAVE的神经网络模块：一种用于音频合成的多功能扩散模型
`speechbrain.lobes.models.ECAPA_TDNN`	一个流行的说话人识别和说话人分割模型。
`speechbrain.lobes.models.ESPnetVGG`	这个lobes复制了最初在ESPNET v1中引入的编码器
`speechbrain.lobes.models.EnhanceResnet`	用于语音增强的宽ResNet。
`speechbrain.lobes.models.FastSpeech2`	用于FastSpeech 2的神经网络模块：快速且高质量的端到端文本到语音合成模型作者 * Sathvik Udupa 2022 * Pradnya Kandarkar 2023 * Yingzhi Wang 2023
`speechbrain.lobes.models.HifiGAN`	用于HiFi-GAN的神经网络模块：高效和高保真语音合成的生成对抗网络
`speechbrain.lobes.models.L2I`	该文件实现了从https://arxiv.org/abs/2202.11479v2中实现Listen-to-Interpret (L2I)解释方法所需的类和函数。
`speechbrain.lobes.models.MSTacotron2`	用于零样本多说话者Tacotron2端到端神经文本到语音（TTS）模型的神经网络模块
`speechbrain.lobes.models.MetricGAN`	在MetricGAN中使用的生成器和判别器
`speechbrain.lobes.models.MetricGAN_U`	在MetricGAN-U中使用的生成器和判别器
`speechbrain.lobes.models.PIQ`	该文件实现了通过量化实现事后解释所需的类和函数。
`speechbrain.lobes.models.RNNLM`	实现一个循环语言模型。
`speechbrain.lobes.models.ResNet`	用于说话人验证的ResNet预激活模型
`speechbrain.lobes.models.Tacotron2`	用于Tacotron2端到端神经文本到语音（TTS）模型的神经网络模块
`speechbrain.lobes.models.VanillaNN`	用于简单测试的普通神经网络。
`speechbrain.lobes.models.Xvector`	一个流行的说话人识别和分割模型。
`speechbrain.lobes.models.beats`	该模块支持集成预训练的BEATs：使用声学标记器进行音频预训练。
`speechbrain.lobes.models.conv_tasnet`	实现了一个流行的语音分离模型。
`speechbrain.lobes.models.convolution`	这是一个模块，用于集成带有或不带有残差连接的卷积（深度）编码器。
`speechbrain.lobes.models.dual_path`	支持双路径语音分离的库。
`speechbrain.lobes.models.fairseq_wav2vec`	该模块允许集成fairseq预训练的wav2vec模型。
`speechbrain.lobes.models.kmeans`	K-means 实现。
`speechbrain.lobes.models.resepformer`	资源高效Sepformer的库。
`speechbrain.lobes.models.segan_model`	该文件包含两个PyTorch模块，它们共同构成了SEGAN模型架构（基于论文：Pascual等人 https://arxiv.org/pdf/1703.09452.pdf）。
`speechbrain.lobes.models.wav2vec`	构建wav2vec 2.0架构所需的组件，遵循原始论文：https://arxiv.org/abs/2006.11477。

`speechbrain.lobes.models.discrete`	高级处理模块。
`speechbrain.lobes.models.flair`	提供简单封装的flair模型包。
`speechbrain.lobes.models.g2p`
`speechbrain.lobes.models.huggingface_transformers`	高级处理模块。
`speechbrain.lobes.models.spacy`	提供简单封装的spaCy模型的包。
`speechbrain.lobes.models.transformer`	高级处理模块。