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Multilingual_Text_to_Speech

多语言文本到语音合成技术

Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。

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。
StyleTTS2 - 通过样式扩散与对抗训练实现的高质量的文本到语音合成模型
GithubStyleTTS 2大型语言模型对抗训练开源项目语音合成风格扩散
StyleTTS 2是一种创新的文本到语音模型,通过样式扩散和大规模语音语言模型的对抗训练,实现高质量的语音合成。该模型利用潜在随机变量生成最适合文本的语音风格,无需参考语音,提高了语音的自然度。StyleTTS 2在单说话人和多说话人数据集上的表现超越了现有模型,并在零样本说话人适应方面表现出色。
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。
DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术
DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型
DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术,通过激活浅层扩散机制,提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种,实现了保持语音自然度的同时,进行灵活的语音控制,包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景,为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。
WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统,功能强大并易于定制
GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆
WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统,提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集,并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。
ZMM-TTS - 零样本多语言多说话人语音合成技术创新
GithubZMM-TTS多语言多说话人开源项目自监督学习语音合成
ZMM-TTS是一个多语言多说话人语音合成框架,基于大规模预训练自监督模型的量化语音表示。该项目首次将文本和语音自监督学习模型的表示应用于多语言语音合成。实验表明,ZMM-TTS在六种高资源语言中,对已知和未知说话人都能生成自然度高、相似度好的语音。即使对缺乏训练数据的新语言,也能合成清晰且与目标说话人相似的音频。
megatts2 - Megatts2 的非官方实现,多语种语音合成训练
GithubMegatts2Pytorch-lightningVQ-GAN开源项目数据集准备文本到语音
megatts2为Megatts2的非官方实现,支持中英文混合的深度学习语音合成训练。该项目涵盖数据处理、模型训练及语音推理,使用Pytorch-lightning框架优化训练流程,目标训练1000小时语音数据。
WaveRNN - 高效神经音频合成技术
GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成
WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术,并包含Tacotron训练支持, 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放,并附有详细使用指南与多样化的自定义功能,以便进行高质量的文本到语音转换。
XTTS-v2 - 多语言语音克隆与生成的开源解决方案
CoquiGithubHuggingfaceⓍTTS声音克隆多语言支持开源项目模型语音生成
XTTS-v2是一个开源的语音生成模型,通过6秒音频实现跨语言声音克隆。支持17种语言,包括新增的匈牙利语和韩语。模型优化了说话人条件设置,提升了音质和韵律表现。适用于文本到语音转换、语音克隆等场景,采用Coqui公共模型许可证。
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