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基于频域的高效神经声码器实现快速高质量音频合成

Vocos是一种基于频域的神经声码器,利用生成对抗网络(GAN)训练,实现单次前向传递生成波形。通过在频域建模音频并使用逆傅里叶变换,Vocos能够快速重建高质量音频。项目提供简便的安装方法和使用示例,支持从EnCodec令牌重建音频和文件复制合成。这种创新方法在保证音频质量的同时大幅提升了处理效率,为音频合成技术开辟了新路径。

AudioDec - 流式高保真神经音频编解码开源项目
AudioDecGithub开源开源项目流式传输神经音频编解码器高保真
AudioDec项目开发了一种流式高保真神经音频编解码器,可以12.8 kbps的比特率处理48 kHz单声道语音。该编解码器在GPU上解码延迟约6毫秒,CPU上约10毫秒。项目采用两阶段训练方法,利用预训练模型可快速为新应用训练编码器。AudioDec在压缩率、延迟和重建质量方面均表现优异,适用于实时通信等场景。
TensorVox - 用 C++ 编写的神经语音合成桌面应用程序
Coqui-TTSGithubTensorFlowTTSTensorVoxVITS开源项目神经语音合成
TensorVox是为提高神经语音合成技术普及度而设计的桌面应用。支持多语言,不需庞大Python库,该工具通过TensorFlow C API和LibTorch实现轻量级操作。提供清晰易懂的模型训练和导出指南,是语音技术爱好者的顶级选择。
Vocs AI - 将AI歌手和说唱歌手声音转换为您的声音
AI声音转换AI工具声音情感控制虚拟AI歌手配音艺术家音乐制作
Vocs AI是一款先进的AI语音转换工具,为音乐创作者和内容制作者提供多种原创AI歌手和说唱歌手的声音模型。用户可以将自己的声音转换成这些AI艺术家的声音,并控制AI声音的情感和整体音色。平台还提供免版税的背景音乐、音乐循环以及多种类型的AI配音艺术家,包括商业配音、旁白和播客主持人等。Vocs AI为创作者提供了丰富的声音资源和灵活的转换选择。
AcademiCodec - 开源音频编解码工具包推动学术创新
AI模型AcademiCodecGithub开源工具包开源项目音频压缩音频编解码
AcademiCodec是首个开源音频编解码工具包,包含EnCodec、SoundStream和HiFi-Codec等模型的训练代码和预训练模型。其创新的群组残差向量量化(GRVQ)技术实现了仅需4个码本的高保真音频编解码器HiFi-Codec。该项目利用超过1000小时的公开TTS数据训练,旨在促进音频编解码和生成领域的学术研究与应用开发。
UniCATS-CTX-vec2wav - 声学上下文感知的创新声码器
CTX-vec2wavGithubUniCATS上下文感知声码器开源项目语音合成
UniCATS-CTX-vec2wav是UniCATS框架中的声学上下文感知声码器。该项目利用上下文VQ-Diffusion和声码化技术进行语音合成,提供完整的训练和推理流程。支持多GPU训练,并提供16kHz和24kHz采样率的预训练模型参数。此开源项目为研究人员和开发者提供了探索先进语音合成技术的平台。
encodec.cpp - Meta's Encodec音频编解码器的C/C++高性能实现
EncodecGGMLGPU加速Github开源项目深度学习音频编解码
encodec.cpp是Meta's Encodec深度学习音频编解码器模型的C/C++实现。该项目基于ggml库开发,无需其他依赖。支持24KHz模型、混合F16/F32精度,并可通过Metal和cuBLAS进行加速。项目提供C风格API和使用示例,正在开发4位和8位量化功能。encodec.cpp为音频编解码任务提供了高性能、易用的开源解决方案。
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。
VITS-fast-fine-tuning - 个性化多语言语音合成与转换工具
GithubVITS声音转换多语言开源项目文本转语音语音克隆
VITS-fast-fine-tuning是一个开源的语音合成项目,旨在快速实现个性化的多语言文本转语音和声音转换功能。该工具支持中英日三语合成,允许用户添加自定义声音,并实现角色间的声音转换。项目提供本地训练和Google Colab两种方式,适应不同用户需求。此外,它能从多种音频源(如短音频、长音频、视频和B站链接)克隆声音,为用户提供灵活的声音定制选项。VITS-fast-fine-tuning的微调过程通常只需1小时左右,大大提高了个性化语音模型的开发效率。
stable-audio-open-1.0 - 开源文本转音频模型支持44.1kHz立体声和最长47秒音频生成
GithubHuggingfaceStable Audio Open 1.0人工智能开源项目机器学习模型音乐创作音频生成
Stable Audio Open 1.0是Stability AI推出的开源音频生成模型,通过自编码器、T5文本嵌入和DiT扩散模型架构,将文本转换为最长47秒的44.1kHz立体声音频。模型基于48万条音频数据训练,在音效和环境音生成方面表现突出,支持stable-audio-tools和diffusers两种调用方式。现阶段仅支持英文提示词输入,不具备人声生成能力。
wavegrad - 由Google Brain设计的高效神经声码器
GithubWaveGrad多GPU训练开源项目神经声码器预训练模型高质量合成
WaveGrad是由Google Brain团队设计的神经声码器,专业于将对数缩放的Mel频谱图转换为波形。此项目提供稳定训练、合成、混合精度训练以及多GPU支持,且支持命令行和API推理接口,配备预训练模型。易于安装,支持通过pip和GitHub进行安装。其多GPU训练和混合精度训练提升了处理效率,适合需进行高效音频处理的开发者。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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