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ChineseTtsTflite

Kotlin与TensorFlow Lite构建的离线中文文本转语音引擎

ChineseTtsTflite,一个结合了Kotlin、JetPack Compose与TensorFlow Lite技术的文本转语音引擎,实现了离线功能。包含FastSpeech和Tacotron两种模型以适应不同设备的性能需求。同时提供详细的自定义编译指引与TensorFlow Lite裁剪选项,可有效减少应用体积,适合多种开发场景。

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。
tango-full - 基于扩散模型的高质量文本到音频生成工具
GithubHuggingfaceTANGO开源项目文本转音频模型深度学习生成式人工智能语音合成
TANGO是一个开源的文本到音频生成工具,基于潜在扩散模型实现。它可根据文本提示生成包括人声、动物声、自然声和人工音效在内的多种逼真音频。TANGO采用Flan-T5作为文本编码器,结合UNet架构的扩散模型进行音频生成,在客观和主观评估中均优于现有技术。该项目提供了完整的模型代码、训练流程和预训练权重,为音频生成研究提供了有力支持。
faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别
该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式,支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper,能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录,得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储,可在加载时灵活调整计算类型,为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。
ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具
ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分
ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发,专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分,评估包括长句、多句和单句的稳定性,以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释,为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。
faster-whisper-large-v2 - 基于Whisper large-v2的高效多语言语音转文本模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
该项目是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本,旨在提供高效的自动语音识别功能。支持超过100种语言,通过faster-whisper库实现简便调用。模型采用FP16格式存储,支持运行时计算类型调整,以优化性能。这一工具能够快速准确地完成语音到文本的转换,适用于多种应用场景,为开发者提供了强大的语音识别解决方案。
TinyChatEngine - 面向边缘设备的高效语言模型推理库
AWQGithubLLMSmoothQuantTinyChatEngineVLM开源项目
TinyChatEngine是一个专为边缘设备设计的语言模型推理库,支持运行大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)。该库采用SmoothQuant和AWQ等先进的模型压缩技术,兼容x86、ARM和CUDA等多种平台架构,无需依赖外部库。TinyChatEngine具备跨平台兼容性、高性能和易用性等特点,能在笔记本电脑、汽车和机器人等设备上实现实时推理,提供快速响应的同时保护数据隐私。
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。
speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎
Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本
该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架,对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集,评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现,为选择语音识别解决方案提供了参考依据。
e2-tts-pytorch - E2-TTS 简化的非自回归零样本文本转语音模型
E2 TTSGithubPytorch开源项目深度学习语音合成非自回归模型
E2-TTS-pytorch是一个开源项目,实现了基于PyTorch的E2-TTS(Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS)模型。该项目提供了持续时间预测器和E2TTS模型的简洁实现,支持自定义模型参数如维度和深度。项目包含代码示例和采样功能,基于最新研究成果,为研究人员和开发者提供了一个灵活的TTS实验平台。
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