silero-stress 是音频音乐领域的开源项目，由 snakers4 开发，2025 年首次发布。
它收录于音频音乐分类，该分类目前共有 738 个项目，GitHub 星标数为 158。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-18。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：俄语语音合成系统预处理，自动添加重音符号。同类可对比的替代方案包括 pymorphy2、RusStress、silero-models。
silero-stress
给俄语文本自动标重音，让TTS发音更准
Silero Stress 是一个面向俄语的预训练自动重音标注与同形异义词消歧工具。它解决了俄语文本中多音字（同形异义词）发音不明确的问题，为文本转语音（TTS）系统提供准确的重音信息。该项目基于深度神经网络模型，能够自动分析俄语文本，为每个单词标注正确的重音位置，并区分不同语境下的同形异义词。其核心能力包括：高精度的重音预测、同形异义词上下文消歧、以及作为预训练模型方便集成到现有TTS流程中。项目以Python实现，提供了简洁的API接口，适用于语音合成、语言教学、自然语言处理研究等场景。
开源
free
音频音乐
GitHub 星标
★ 158
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类音频音乐
开发团队snakers4
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型homograph-disambiguation,russian,russian-language,speech-synthesis,stress,text-to-speech
GitHub 星标★ 158
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-10-01 00:00:00
最近更新2026-09-18 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
核心亮点
- 预训练模型开箱即用，无需自行训练数据
- 针对同形异义词有专门的消歧机制，提升TTS自然度
- API简洁，易于集成到Python语音合成流程
不足之处
- 仅支持俄语，适用范围受限
- 文档/社区待观察
适用场景
- 俄语语音合成系统预处理，自动添加重音符号
- 俄语学习工具，辅助用户掌握单词重音
- 自然语言处理研究，用于词义消歧实验
替代项目
pymorphy2、RusStress、silero-models
项目介绍
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