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xtts-streaming-server

Docker化流式文本转语音服务 支持GPU加速与模型定制

xtts-streaming-server是一个开源的Docker化流式文本转语音服务。该项目支持GPU加速,提供预构建镜像和自定义构建选项,并可加载微调模型。项目包含简易部署方法和测试工具,适合快速构建演示环境。需注意,当前版本不支持并发流式请求,主要用于演示目的。使用前需同意CPML许可协议。

MeloTTS - 跨语言、多方言的高品质文本转语音库
GithubMeloTTSMyShell.ai多语言开源开源项目文本转语音热门
MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言、多方言文本转语音库,支持包括英语(美国、英国、印度、澳大利亚)、西班牙语、法语、中文(结合英语)、日语和韩语等语种。该库特别适合于CPU实时推断,支持无安装使用,本地安装及自定义数据集训练。加入Discord社区交流,共同探讨与合作。
ChatTTS - 自然对话文本转语音,多语言支持和精细韵律控制
AI工具ChatTTS多语言支持对话应用语音合成语音表现力
ChatTTS是一款针对对话应用优化的文本转语音模型。支持英文和中文混合输入,提供多说话人选择,并可精确控制笑声、停顿和语调等韵律要素。该工具生成自然、富有表现力的语音,适用于多种创意项目。用户可在Playground区域在线试用,无需安装额外软件。为创意工作者提供便捷、灵活的文本转语音方案,并提供免费体验。
ntts - 神经文本转语音库
AI语音合成GithubNeural Text To Speechntts_dart开源项目无需互联网自然发声
ntts是一个先进的人工智能项目,使用神经网络技术实现无需互联网的语音合成。支持Ubuntu等多种操作系统,使用Dart语言开发,高度可移植。支持英语等多种语言模型,并不断更新优化性能。特别适用于无网络环境,能快速准确地输出语音。
google-tts - Node.js环境下的文本转语音解决方案
GithubText-To-Speechgoogle-tts-apinode.js开源项目语音合成音频转换
google-tts-api 提供Node.js环境下全面的文本转语音支持,包括多语言选项、语速调整等功能,支持输出URL或Base64编码,适合多种交互场景。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
tacotron - 开源文字到语音合成系统,采用TensorFlow实现
GithubTacotronTensorFlow开源开源项目训练模型语音合成
Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统,能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis',虽然当前性能未及Google的演示,但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集,并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南,便于用户快速开始使用及测试。
voice-builder - 开源文本转语音 (TTS) 工具
GithubGoogle Cloud PlatformVoice Builder合成声音开源项目文本到语音
Voice Builder是一个开源的文本到语音转换工具,旨在通过简化用户界面和增强工具灵活性,让用户轻松进行语音合成实验。它使得音声合成更加便捷,特别是支持低资源语言,有效促进技术研究与跨领域协作。
StreamDeploy - 为AI和LLM应用提供高效部署和DevSecOps解决方案
AI工具AI应用DevSecOpsGPTDockerfile生成器StreamDeploy敏捷开发
StreamDeploy专注于AI和LLM应用的部署服务,集成DevSecOpsGPT功能支持敏捷开发。平台提供免费Dockerfile生成器,简化软件容器化过程。目前处于封闭测试阶段,持续优化功能以确保用户体验。StreamDeploy应用LLM开发最佳实践,旨在成为AI应用开发的理想选择。
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。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道,提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点,并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度,为用户提供高效的语音识别解决方案。
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