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MARS5-TTS

新型语音模型应对各种复杂韵律

MARS5CAMB.AI语音合成多语文本转语音深度克隆Github开源项目

CAMB.AI开发的MARS5是一款创新的语音模型，采用两阶段的AR-NAR流程，并具有独特的NAR组件。能处理复杂多样的场景，比如体育解说和动漫配音。MARS5只需5秒音频和少量文本，即可生成高质量语音。通过标点符号和大写字母，自然引导生成的语音韵律。支持浅克隆和深度克隆两种推理方式，深度克隆进一步提升语音质量。支持从GitHub或Hugging Face加载，提供详细配置选项以优化效果。

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介绍相关项目
wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn - 中文自动语音识别模型提供广泛应用支持
Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录
该模型基于Common Voice、CSS10和ST-CMDS数据集，对facebook的wav2vec2-large-xlsr-53进行了微调，以实现中文自动语音识别。模型能够处理16kHz采样率的语音输入，可通过HuggingSound库直接进行语音转录或使用定制推理脚本。评估结果显示，模型在Common Voice测试数据集上WER为82.37%，CER为19.03%。感谢OVHcloud提供的GPU支持，该模型适用于医药、教育等领域语音数据处理。
Applio - 基于VITS的高效语音转换
ApplioContentVecGithubRVCTTS模型开源项目语音转换
Applio项目提供高效、优质的语音转换解决方案。基于增强版RVC模型，Applio采用先进的语音处理技术，实现卓越的语音转换效果。用户可通过详细文档、丰富插件和友好界面，轻松安装和使用Applio。支持多平台操作和30多种语言，适用于各种商业用途，确保广泛的应用场景和良好的用户体验。
RealtimeTTS - 实时低延迟高质量文本转语音库
GithubRealtimeTTS低延迟多引擎支持多语言支持开源项目高质量音频
RealtimeTTS是一款低延迟、高质量的实时文本转语音库。支持OpenAI、Elevenlabs、Azure、Coqui、gTTS和系统TTS引擎，兼容多语言，适用于专业和关键场景。新增灵活定制安装选项，用户可以选择所需功能模块。通过回退机制确保持续运行，完美兼容大语言模型，实现即时文本流转换和清晰自然的语音输出。
XPhoneBERT - 多语言音素表示模型助力TTS性能提升
GithubXPhoneBERT多语言模型开源项目语音合成音素表示预训练模型
XPhoneBERT是一种创新的多语言音素表示预训练模型，专为文本转语音(TTS)系统设计。基于BERT-base架构，该模型利用RoBERTa方法对近100种语言的3.3亿音素级句子进行训练。研究显示，将XPhoneBERT用作输入音素编码器能够显著增强神经TTS模型的自然度和韵律表现，同时在训练数据有限的情况下也能生成高质量语音。这一模型支持广泛的语言，并可通过transformers库便捷集成。
T5ForConditionalGeneration-correct-vocab-calibrated - T5条件生成模型的词汇校准优化
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
这是一个基于Hugging Face Transformers库的T5条件生成模型，通过词汇校准进行了优化。该模型致力于提升文本生成任务的性能，尤其注重词汇准确性。它可应用于摘要生成、问答和文本翻译等多种下游任务。虽然模型的具体细节、训练过程和评估结果尚未完全披露，但其应用潜力值得关注。用户在使用时应当了解模型可能存在的偏见和局限性。
Stable Audio Open - 开源文本转音频模型 生成高质量短音频样本和音效
AI工具Stable Audio Open开源模型文本到音频音效制作音频生成
Stable Audio Open是一个开源的文本转音频生成模型，专注于创建短音频样本、音效和音乐制作元素。用户可通过文本提示生成最长47秒的高质量音频。该模型适用于创建鼓点、乐器片段、环境音效和拟音效果等。作为免费开源工具，它为音乐制作和声音设计提供了实用的解决方案。用户可以使用自己的数据微调模型，生成个性化音效。此外，模型支持部署到个人设备，便于自定义使用。
parler-tts-mini-expresso - 轻量化的自然语音合成模型，具有高质量情感表达
GithubHuggingfaceParler-TTS开源项目情感合成模型生成高质量语音自然语音语音标注
Parler-TTS Mini: Expresso是一款经过微调的文本转语音模型，专注于生成高品质和自然的语音。它为多种情感如愉快、困惑、欢笑和悲伤提供了精确的控制，并具有对一致性语音如Jerry、Thomas等的高级支持。作为Parler-TTS项目的一部分，该模型为社区提供了丰富的训练资源和数据预处理工具。用户可以利用开源代码进行模型定制和训练，从而轻松生成高质量的语音输出。
mt5-small - 跨101种语言的预训练文本转换模型
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
mt5-small是一个基于T5架构的多语言预训练模型，涵盖101种语言。该模型在mC4数据集上预训练，可应用于多种自然语言处理任务。mt5-small为多语言NLP研究提供了坚实基础，但需要针对特定任务进行微调才能发挥其全部潜力。这个开源项目为跨语言AI应用开发提供了重要工具。
silero-models - 提供预训练的企业级语音识别和合成模型
GithubONNXPyTorchSilero Models开源项目文本转语音语音识别
silero-models展示高质量预训练语音识别与合成模型，提供简化的企业级语音技术解决方案，性能匹敌谷歌STT。模型即用、支持多语言、语音合成自然，将企业和开发者的部署流程简化至极致。
byt5 - 字节级预训练语言模型开启无词元化时代
ByT5GithubUTF-8字节开源项目自然语言处理语言模型预训练
ByT5作为mT5模型的无词元化版本，通过直接操作UTF-8字节实现了文本处理的简化。研究表明，ByT5在多种任务中与mT5旗鼓相当，并在处理噪声文本和对拼写发音敏感的任务中表现更为出色。该项目不仅开源了完整的模型训练、微调和评估代码，还提供了从小型到超大型的多个预训练模型检查点，为推动自然语言处理技术向无词元化方向发展做出了重要贡献。
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