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USLM

语音信息分层建模与零样本文本转语音的统一框架

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。

easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型,采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本,旨在通过增强模型结构和训练机制,有效提升语音自然度和特征相似性,同时显著降低对音素转换的依赖,从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频,支持开箱即用的转换学习。
Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术
GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成
Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具,能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架(SV2TTS),并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员,支持多种数据集,提供预训练模型以简化使用和实验过程。
TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统
GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成
TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统,提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据,仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块,将输入序列转换为梅尔对数谱图,以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术,实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。
GenerSpeech - 文本转语音模型,可实现 OOD 自定义语音的高保真零样本样式传输
GenerSpeechGithub多GPU支持开源项目文本到语音零样本学习风格转换
GenerSpeech: PyTorch实现的NeurIPS 2022文本到语音模型,专注于无监督出域场景下的高保真样式转换。提供多层级样式转换、优化的模型泛化功能,并支持多GPU环境。完整指南及音频样例可在线获取,助您快速实施和部署。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型,支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型,经过10万小时的语音训练,支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆(仅需30秒参考音频)。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用,并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法,采用自监督学习的离散表示技术,分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成,在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外,该技术还可应用于超轻量级语音编解码,以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程,兼容多种数据集和自监督学习方法。
parler-tts - 轻量级开源TTS模型 支持自定义语音特征
GithubParler-TTS开源模型开源项目文本转语音自然语言处理语音合成
Parler-TTS是一个轻量级开源文本转语音模型,通过文本提示控制语音特征如性别、语速和音调。项目提供完整训练和推理代码及预训练模型,便于用户定制TTS模型。最新版本引入SDPA和Flash Attention 2,显著提升生成速度。该模型支持随机声音生成和特定说话人复制,适用于多种TTS应用场景。
mms-tts-eng - Facebook开源英语文本转语音AI模型
GithubHuggingfaceMMSVITS多语言语音开源项目文字转语音模型英语
Facebook开发的MMS项目推出英语文本转语音模型,采用VITS架构实现高质量语音合成。该开源模型可通过Hugging Face Transformers库调用,支持非确定性合成以生成富有表现力的语音。作为多语言语音技术项目的一部分,此模型旨在推动语音合成技术在更多语言中的应用。
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