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Chinese-FastSpeech2

FastSpeech2模型的中文升级

Chinese-FastSpeech2项目基于FastSpeech2模型和标贝女声数据改进,引入韵律表征和预测模块增强中文发音的生动度及节奏感。项目提供完整的模型训练、预处理代码,支持交互式与API两种预测方式,并不断更新来优化语音合成服务的自然性。

FunASR - 综合性开源语音识别与处理工具集
FunASRGithub多任务开源项目模型部署语音识别预训练模型
FunASR是一个全面的开源语音处理工具集,融合了学术研究和工业应用。它不仅支持语音识别模型的训练和微调,还提供了语音活动检测、标点恢复等多种功能。该项目提供大量预训练模型,便于快速构建高效准确的语音识别服务。FunASR以其广泛的功能、高性能和易部署特性,为语音识别技术的研究和应用提供了强大支持。
ChatTTS - 用于日常对话的文生语音模型
ChatTTSGithub多语言支持对话系统开源开源项目文本转语音热门
ChatTTS是为对话场景特别设计的文本到语音模型,支持多种语言和多发言者交互。该模型优化对话基础任务,支持细粒度的韵律特征控制,如笑声、停顿等。通过使用预训练模型,ChatTTS在自然语言合成和表达能力方面均有突破性进展,适用于教育和研究目的。
naturalspeech3_facodec - FACodec语音编解码器实现属性分解和零样本语音合成
FACodecGithubNaturalSpeech 3属性分解开源项目语音合成语音编解码
FACodec作为NaturalSpeech 3的核心组件,将语音波形转换为表示内容、韵律、音色和声学细节的解耦子空间,并能重建高质量语音。该技术简化了语音表示建模,支持多种TTS模型开发,还可实现零样本声音转换。FACodec为语音合成研究提供了强大的处理工具。
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。
ChatTTS - 优化对话场景的文本转语音技术,提供自然流畅的语音输出
AI工具ChatTTS人工智能对话系统自然语言处理语音合成
ChatTTS是一种针对对话场景优化的文本转语音模型,适用于聊天机器人和虚拟助手等应用。该模型支持英语和中文,通过大规模数据训练,生成自然、富有表现力的语音输出。ChatTTS具备多说话人支持、精细控制和优秀韵律等特点,能够实现逼真的交互式对话。开源版本提供40,000小时预训练模型,适合研究和开发。此模型在对话场景中表现突出,有助于提升语音交互的自然度和生动性。
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。
DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎
GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别
DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎,基于百度的Deep Speech研究,并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取,支持和贡献指南请参阅相应文件。
SummerTTS - 独立的开源中英文语音合成系统
C++GithubSummerTTS开源项目模型更新独立编译语音合成
SummerTTS是一个无需外部依赖,本地独立运行的中英文语音合成工具。该系统支持一键编译,基于Eigen和最新的vits语音合成算法,并支持多平台包括Linux,能够有效运行。最新版本增加了纯英文快速模型并优化了文本正则化处理,旨在输出更自然和高质量的语音。详细使用说明及模型下载均可在项目页面获取。
TensorflowASR - Tensorflow 2和Conformer结合的端到端语音识别解决方案
CTCConformerGithubONNXTensorflowASR开源项目语音识别
Tensorflow 2和Conformer结构打造的端到端语音识别模型,支持在线流式和离线识别,实时率约为0.1。该项目提供VAD、降噪、TTS数据增强等功能,并支持ONNX推理优化。训练结果在Aishell-1测试集上表现优异,适用于语音识别。最新更新的Chunk Conformer结构进一步提升了长时间语音识别的准确性和效率。
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。
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