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语音克隆与合成语音生成

voice-clone-lab
opensquilla/opensquilla
155
本技能用于根据本地音频样本创建和注册可复用的克隆音色，供后续的文本转语音（TTS）使用。它严格遵循“先获取同意”的工作流，要求用户提供明确的授权、详细的说话人元数据和版权证明。功能旨在确保生成的语音ID在内容创作中使用是安全、可溯源且完全符合法律规定的。
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文本转语音配音工作室

voiceover-studio
opensquilla/opensquilla
483
通过此工作室，您可以将任何书面脚本转换为高质量的专业语音旁白。功能覆盖产品演示、IVR系统提示、播客朗读和短视频口播等多种场景。支持精确控制语种、口音、情感和语速，旨在提供专业级、可直接使用的音频内容。
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向量嵌入生成与索引

vector-embed
ruvnet/ruflo
353
本工具用于将文本、代码或文档转化为高维向量嵌入（384维）。它利用ONNX和HNSW索引，实现高效的语义搜索、相似性比较和数据聚类，是构建RAG和知识检索系统的核心组件。
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GPT图片生成与编辑工具

gpt-image-skill
feiskyer/claude-code-settings
287
该技能利用OpenAI GPT图像API，支持用户从文本描述生成全新图片，或对现有照片进行专业编辑。用户可以指定详细的提示词、宽高比（如横向、竖向）、背景类型和输出质量，适用于艺术创作、Logo设计、概念图生成和高级图片处理。
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语音实验设计与报告指南

interspeech-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
479
本指南详细介绍了语音处理领域（如自动语音识别、文本转语音、说话人验证等）实验设计、评估和报告的最佳实践。它涵盖了必须使用的核心指标、构建可靠基线、进行显著性检验（如自助法、置信区间）以及确保条件覆盖的各个方面，旨在提高学术论文的科学严谨性。
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语音研究可复现性报告指南

interspeech-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
338
本指南是为语音技术研究者准备的，旨在确保学术论文（如INTERSPEECH投稿）结果具备高度的可复现性。它详细指导如何记录和报告关键的“衰减通道”，包括语料库版本、文本规范化规则、客观指标（如WER、EER）、主观评估协议（MOS）以及模型训练的随机性。核心在于固定工具有效配置、硬件环境和所有实验参数，以达到最高的科学严谨性。
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语音研究会议投稿选择指南

interspeech-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
205
本指南帮助研究人员判断其语音相关的研究贡献（例如声学、韵律、语音信号分析等）最适合投稿的学术会议。通过“模态测试”和子领域匹配，指导用户选择最合适的投稿平台，避免将文本型研究投给语音专业会议，反之亦然。
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临床文本批处理

batch-processing-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
59
用于对大规模临床文本语料库进行批处理的工具。支持在本地设备上执行NER、隐私信息（PII）提取和脱敏处理。内置断点续传、分片和流式输出功能，确保处理数千份病历时数据安全、资源高效，且不会占用过多内存。
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多语言临床文本脱敏处理

deidentifying-multilingual-text
maziyarpanahi/openmed
341
该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计，能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息（PII）。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则，并生成高度本地化的替代假数据，确保脱敏结果的真实性和可用性。
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提取社会决定因素与代码映射

extracting-sdoh
maziyarpanahi/openmed
305
本功能用于从非结构化的临床叙述中提取社会决定因素（SDOH），包括住房不稳定、食物不安全和交通障碍等。它将这些文本片段映射到标准化的ICD-10-CM Z代码（Z55–Z65）。这对于进行健康公平性分析、构建风险分层模型和识别编码缺失至关重要，能将叙述性文本转化为可查询的离散数据点。
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临床文档摄取与预处理

ingesting-clinical-documents
maziyarpanahi/openmed
287
该模块负责将各种形式的临床文档（如扫描的图片、传真、CSV/TSV表格、C-CDA XML）统一转换为结构化的文本格式。它支持设备端OCR和表格数据红审，是进行去标识化和命名实体识别（NER）流程的关键第一步。
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实验室数值解析与异常标记

parsing-lab-values
maziyarpanahi/openmed
427
本技能用于解析临床文本中的实验室数值。它能够解析参考范围（如“135-145”或“<5”），并为给定数值推导出结构化的异常标记（低、正常、高、临界）。该功能天生支持单位无关性，并能尊重源自实验室本身的显式标记，是结构化临床数据提取和解读流程的关键工具。
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