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

GenerSpeech 文本到语音风格转换零样本学习多GPU支持 Github 开源项目

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。

文档

StyleTTS - 多样化的文本到语音合成

GithubStyleTTS开源项目情感语调文本到语音自然语言处理语音合成

StyleTTS是一款高效的文本到语音合成工具，能够从参考语音中学习并再现其语调与情感，同时确保语音自然和说话者之间的高度相似度。

Make-An-Audio - 将文本转换为高保真音频的开源扩散模型

GithubMake-An-Audio人工智能开源项目扩散模型文本转音频音频生成

Make-An-Audio是一个开源的文本到音频生成项目，基于条件扩散概率模型。该项目能够从文本等多种模态生成高保真音频，支持文本到音频、音频到音频等多种任务。项目提供了预训练模型和简单的命令行操作，方便用户生成自定义音频。此外，项目还包含了详细的训练和评估流程，以及与其他模型的性能比较。

Bridge-TTS - 创新方法提升文本转语音合成效果

Bridge-TTSGithubSchrodinger Bridge开源项目文本转语音机器学习语音合成

Bridge-TTS是一个革新性的文本转语音(TTS)项目，利用人工智能和机器学习技术，通过创新的数据处理方法优化语音合成。无论在简单还是复杂的应用场景中，它都显著优于传统的扩散模型。这一突破不仅提升了TTS技术水平，还为语音合成和相关人工智能领域开辟了新的研究方向。项目详情、研究方法和结果可在官方网站查阅，完整源代码将在论文被学术界正式接受后公开发布。

tacotron - 谷歌发展的全自动语音合成模型Tacotron

Brain teamsGithubGoogleSound UnderstandingTacotron开源项目语音合成

由Google的声音理解与大脑团队开发的Tacotron，是一款实现自动语音生成的模型。包含相关论文的音频样本。注意：此模型不是Google的官方产品。

SoundStorm - 并行音频生成技术探索的非官方PyTorch实现

GithubSoundStorm并行处理开源项目深度学习语音合成音频生成

SoundStorm是一个基于谷歌研究的并行音频生成项目的非官方PyTorch实现。该项目采用掩码离散扩散方法，使用HuBERT提取语义并预测声学特征。与原版不同，本实现创新性地使用浅层U-Net组合码本。项目提供完整的数据准备、训练和推理指南，为研究人员提供了探索并行音频生成技术的实用框架。

AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目

AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成

AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目，支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频，输出高达48kHz的高保真音频，并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点，适用于不同生成任务，支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用，提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能，可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制，允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外，项目提供了详细的使用说明和参数设置选项，方便用户根据需求调整生成过程。

TTS-Generator - 多语言AI文字转语音工具免费快速转换

AI工具AI语音生成TTS Generator多语言支持文本转语音语音合成

TTS-Generator是一款免费在线AI文字转语音工具，支持50多种语言，可将文本快速转换为高质量MP3语音文件。适用于视频配音、有声书制作、营销广告和教育培训等场景。工具提供自然流畅的AI生成语音质量，适合个人和企业用户轻松创建专业级语音内容。

E2-TTS - 非自回归零样本TTS模型简化语音合成

E2 TTSF5-TTSGithubHuggingface开源项目文本转语音模型零样本学习非自回归

E2-TTS是一个开源的文本转语音项目，采用完全非自回归方法实现零样本语音合成。该模型简化了语音生成过程，提供.pt和.safetensors格式的预训练模型。E2-TTS旨在提高语音合成效率，为研究人员和开发者提供便捷工具，推动语音技术发展。项目遵循CC-BY-NC-4.0许可，基于Emilia数据集训练。

Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples - 少样本语音克隆的先进技术

GithubNVIDIA V100VCTK数据集声音克隆多说话者生成模型开源项目训练

Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples项目致力于开发能够实现少样本语音克隆的先进技术。项目通过建立说话者嵌入空间，有效捕捉说话者的独特语音特性，如音调、口音等，类似于语音指纹。该项目已在84名讲话者上进行训练，使用了NVIDIA V100 GPU完成了大量周期的训练。欲了解更多，可参考Baidu发表的论文《Neural Voice Cloning with Few Samples》。

vall-e - 零样本文本到语音神经编解码器语言模型

GithubPyTorchVALL-E人工智能开源项目模型训练语音合成

VALL-E是一个基于PyTorch的开源项目，通过神经编解码器语言模型实现零样本文本到语音的转换。该模型可在单GPU上训练，能模拟特定说话者的语音，并采取了措施以防止技术的潜在滥用。然而，开发者没有提供完全训练的模型和服务。VALL-E提供了包括英语和中文在内的多语种语音技术支持，是语音技术研究的有益工具。

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