USLM

语音信息分层建模与零样本文本转语音的统一框架

USLM 语音语言模型 SpeechTokenizer 零样本TTS LibriTTS Github 开源项目

USLM是基于SpeechTokenizer构建的统一语音语言模型，结合自回归和非自回归模型实现语音信息的分层建模。该开源项目提供完整的安装指南、预训练模型和零样本文本转语音推理流程。USLM在LibriTTS数据集上训练，展示了语音内容和副语言信息建模的能力，为语音处理研究提供新思路。

dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型

DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本

dc_tts，一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型，使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文，还对不同声音数据进行了深入研究，支持多种语言和数据集，提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型，适用于学术研究和实际应用场景。

s2t-small-librispeech-asr - 小型LibriSpeech语音识别模型的高效自动化

GithubHuggingfaceLibriSpeechSpeech2Texts2t-small-librispeech-asr开源项目模型自动语音识别语音转换文本

s2t-small-librispeech-asr是一种小型端到端语音识别模型，使用LibriSpeech ASR语料库进行训练。该模型采用自回归的方式生成转录文本，并结合Pytorch及其工具如torchaudio和sentencepiece以提高准确性。在LibriSpeech“clean”和“other”测试集上的WER分别为4.3和9.0，可满足高性能语音识别应用的需求。

YourTTS - 多语言零样本多发音人文本转语音及语音转换技术

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YourTTS项目开发了先进的多语言零样本多发音人文本转语音及语音转换技术，适用于少量语音样本。该技术支持多种语言，确保高语音相似度和优质输出。基于改良的VITS模型，此技术在多语训练中展现出色表现，获得业界肯定。

AudioLCM - 基于潜在一致性模型的文本到音频生成系统

AudioLCMGithub开源实现开源项目文本生成音频潜在一致性模型高质量音频生成

AudioLCM是一个开源的文本到音频生成系统，基于潜在一致性模型。该项目提供完整实现代码和预训练模型，支持高效生成高质量音频内容。AudioLCM在ACM-MM'24会议被接受，并在GitHub和HuggingFace平台发布。研究人员可使用预训练模型进行推理，或按指南准备数据集训练自定义模型。项目还包含数据集处理、变分自编码器训练等功能。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

wavlm-base-sv - WavLM预训练模型声纹识别与说话人验证系统

GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理语音识别说话人验证

WavLM是Microsoft开发的说话人验证预训练模型，基于16kHz采样语音训练，使用960小时Librispeech数据集预训练，并在VoxCeleb1数据集上进行X-Vector架构微调。模型通过话语和说话人对比学习，实现语音特征提取、身份验证及声纹识别。

parler-tts-mini-v1 - 通过文本提示控制的轻量级语音合成模型

GithubHuggingfaceParler-TTS人工智能开源项目文本转语音模型自然语言处理语音合成

Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音，并通过简单的文本提示控制语音特征，包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成，是开源Parler-TTS项目的组成部分，为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。

RealtimeSTT_LLM_TTS - 整合语音识别与AI对话的开源项目

GPU支持GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音转文字

该项目集成语音识别、AI对话和语音合成,支持GPU加速以实现低延迟交互。具备语音检测、实时转录和唤醒词等功能,可用于开发语音助手和AI对话应用。Web界面支持个性化配置,适合快速构建语音交互系统。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统

GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成

Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术

Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成

🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型，支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调，并且拥有超过1100种预训练模型，适用于多语言和多说话人TTS任务。此外，该库还支持高效的语料库分析和管理，为语音合成提供全面支持。

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