SuperTextMesh:能渲染动态文字,富文本支持图文混排,缺点是支持atlas但很弱,资源管理、解析效率内存占用都算不上优秀,有源码可以改
2022-08-10 19:27:41 4.39MB UI
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How to Fine-Tune BERT for Text Classification
2022-08-08 09:06:38 599KB bert
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sublime text TNT
2022-08-05 18:01:30 49.9MB sublimetext mac
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Rethinking Text Segmentation数据集分成两部分,这是其中一部分
2022-07-29 16:18:14 968.12MB 文档资料
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tidytext:使用整洁工具进行文本挖掘
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Unity下的文字特效插件,可以实现动态字,彩虹字等各种文字特效,可跨平台使用
2022-07-26 16:14:10 4.4MB Unity 文字特效 SuperTextMesh
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批量替换文本文件内容的工具,支持正则。 提供了一个批处理文件作为范例。 需要.net4环境,含源码。
2022-07-19 11:22:14 6KB Replace Text 文本 替换
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eSpeak NG文字转语音 eSpeak NG是一款紧凑的开源软件文本到语音合成器,适用于Linux,Windows,Android和其他操作系统。 它支持。 它基于乔纳森·达丁顿(Jonathan Duddington)创建的eSpeak引擎。 eSpeak NG使用“共振峰合成”方法。 这允许以小尺寸提供许多语言。 语音清晰,可以高速使用,但不如基于人类语音记录的大型合成器那么自然或流畅。 它还支持Klatt共振峰合成,以及使用MBROLA作为后端语音合成器的功能。 eSpeak NG的提供方式如下: 一个程序(Linux和Windows),用于说出文件或stdin中的文本。 供其他程序使用的版本。 (在Windows上,这是一个DLL)。 Windows的SAPI5版本,因此可以与屏幕阅读器和其他支持Windows SAPI5界面的程序一起使用。 eSpeak NG已被
2022-07-14 15:38:17 14.71MB android text-to-speech speech-synthesis espeak
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变压器-TTS Pytorch实现 与众所周知的saco2seq模型(如tacotron)相比,该模型的训练速度快约3至4倍,并且合成语音的质量几乎相同。 通过实验确认,每步花费约0.5秒。 我没有使用波网声码器,而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络,并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。 要求 安装python 3 安装pytorch == 0.4.0 安装要求: pip install -r requirements.txt 数据 我使用了LJSpeech数据集,该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。 完整的数据集(13,100对)可在下载。 我将和用作预处理代码。 预训练模型 您可以 下载预训练的模型(AR模型为160K,Postnet为100K) 在检查点/目录中找到预训练的模型。 注意图 约15k步后出现对角线对齐。 以下注意图以16
2022-07-14 15:19:35 1.51MB text-to-speech deep-learning pytorch tts
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IOS应用源码之【类库与框架】Core Text Objective-C Wrapper.rar
2022-07-12 18:08:35 126KB IOS