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lora-svc

开源AI歌声转换系统,结合Whisper和BigVGAN的先进技术

lora-svc是一个开源的歌声转换系统,集成了OpenAI的Whisper、Nvidia的BigVGAN和Microsoft的Adapter技术。该项目利用多语言语音识别、反混叠语音生成和高效微调等技术,实现高质量的声音转换。lora-svc提供完整的数据处理、模型训练和推理流程,支持自定义训练和灵活推理,适合研究声音转换技术的开发者和研究人员使用。

so-vits-svc - 虚拟歌声转换工具,提供丰富的自定义功能
GithubSinging Voice ConversionSoftVC VITS人工智能模型开源项目热门语音合成
so-vits-svc是一个专注于虚拟歌声转换(SVC)的项目,不支持文本到语音(TTS)功能。该项目利用SoftVC内容编码器从源音频中提取语音特征,并通过VITS进行处理,保留了原始音频的音调和语调。此外,该项目还支持Whisper-PPG编码器和静态/动态声音融合等新功能。最新版本支持通过浅层扩散模型改善声音质量,为开发者提供了一个稳定的学习和实验平台,但不适用于商业生产环境。
whisper-vits-svc - 基于VITS的端到端歌声转换开源项目
AIGithubPyTorchVITS开源项目深度学习语音转换
whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。
Diffusion-SVC - 高效实时语音转换系统
AI模型ContentVecDiffusion-SVCGithub开源项目扩散模型语音转换
Diffusion-SVC是一个基于扩散模型的语音转换项目,专注于实现高质量的实时语音转换。该系统以低显存占用、快速训练和推理为特点,并针对浅扩散和实时应用进行了优化。Diffusion-SVC支持多种预训练模型和编码器,适用于不同规模的GPU,可灵活搭配使用。通过与其他声学模型级联,系统能进一步提升音频质量并降低性能消耗,为语音转换技术带来新的可能性。
DDSP-SVC - 低硬件需求语音转换工具,支持多音色训练
AI语音转换DDSP-SVCGithub声音转换开源项目数字声音信号处理深度学习
DDSP-SVC是一个开源AI语音转换项目,适用于普通个人电脑。相比SO-VITS-SVC,该项目具有较低的硬件资源消耗,训练速度接近RVC。项目包含新型Cascade Diffusion模型,支持多音色训练,提供多个预训练模型,满足多种语音转换需求。
AI-Song-Cover-RVC - 全流程AI歌曲翻唱工具集
AI歌曲翻唱GithubGoogle ColabRVC开源项目语音合成音频处理
AI-Song-Cover-RVC项目集成了AI歌曲翻唱所需的全套工具。涵盖YouTube WAV文件下载、人声分离、音频分割、模型训练及推理等完整流程。项目支持在Google Colab或Kaggle平台使用,并提供多种工具选项,如AICoverGen和无UI训练模式。附带详细教程,适合音乐爱好者和AI研究者使用。
so-vits-svc-fork - 高效实时声音转换与改进界面
Githubso-vits-svc-fork实时转换开源开源项目语音转换预训练模型
so-vits-svc-fork项目基于so-vits-svc分支进行改进,支持实时声音转换并优化了用户界面。它不仅兼容旧版模型,同时通过高效的训练流程和简捷的pip安装过程提供了良好的用户体验。项目集成了QuickVC和ContentVec技术,显著提升音调估计准确性,并支持通过图形界面或命令行实时进行语音转换,同时支持自动下载预训练模型。
Retrieval-based-Voice-Conversion - 基于VITS的开源语音转换框架
AI语音GithubRVCVITS开源框架开源项目语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion是一个基于VITS的开源语音转换框架。该项目提供库、API和命令行接口,支持标准和自定义设置,允许灵活配置模型和环境。它具有详细的音频推理参数设置功能,并支持Docker部署,使语音转换技术更易于使用和实施。
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI - 开源AI变声框架 实现实时变声和快速模型训练
GithubWebUI人工智能变声开源项目训练语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的开源变声框架。该项目支持实时变声和快速模型训练,只需少量数据即可生成高质量变声模型。框架提供多语言界面和跨平台支持,并配有详细教程。项目采用检索式方法替换输入源特征,有效防止音色泄漏。支持在中低配置GPU上快速训练,并可通过模型融合调整音色。WebUI界面简洁直观,内置UVR5模型便于人声分离。采用InterSpeech2023-RMVPE算法提取音高,性能出色且资源占用低。该框架支持多种硬件加速,适用于不同用户需求,是一个功能丰富且操作简便的AI变声工具。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
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