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mms-tts-eng

Facebook开源英语文本转语音AI模型

Facebook开发的MMS项目推出英语文本转语音模型,采用VITS架构实现高质量语音合成。该开源模型可通过Hugging Face Transformers库调用,支持非确定性合成以生成富有表现力的语音。作为多语言语音技术项目的一部分,此模型旨在推动语音合成技术在更多语言中的应用。

MeloTTS-Spanish - 基于CPU实时推理的多语言文本转语音系统
GithubHuggingfaceMeloTTS人工智能多语言支持开源项目文字转语音模型语音合成
MeloTTS是一个开源的多语言文本转语音框架,支持英语(含美式、英式、印度、澳洲变体)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等语言转换。系统可在CPU环境下实现实时推理,其中中文模型支持中英混合输入。该框架提供Hugging Face在线体验和本地部署方案,采用MIT许可证发布。
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。
wetts - 端到端文本转语音开源工具包
GithubWeTTS多平台支持开源数据集开源项目端到端模型语音合成
WeTTS是一个开源的端到端文本转语音(TTS)工具包,专注于生产级和设备端应用。它支持多语言处理,提供预训练模型,并可在x86、Android和树莓派等多种平台上运行。WeTTS采用VITS等先进的端到端模型,结合WeTextProcessing进行文本规范化,并使用基于BERT的统一前端处理中文语音合成。该工具包支持多个开源数据集,为研究者和开发者提供高质量、易用的TTS解决方案。
whisper-tiny.en - Whisper微调的英文语音识别模型
GithubHuggingfaceWhisper开源项目数据集模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于Whisper-tiny.en模型开发的轻量级语音识别工具,通过Azure数据集训练优化,主要用于英文语音转文本任务。模型采用线性学习率调度和Adam优化器,经过1000步训练后达到44.34%的词错误率。项目采用开源Apache 2.0许可,基于主流深度学习框架开发,便于开发者集成使用。
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。
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。
MARS5-TTS - 新型语音模型应对各种复杂韵律
CAMB.AIGithubMARS5多语文本转语音开源项目深度克隆语音合成
CAMB.AI开发的MARS5是一款创新的语音模型,采用两阶段的AR-NAR流程,并具有独特的NAR组件。能处理复杂多样的场景,比如体育解说和动漫配音。MARS5只需5秒音频和少量文本,即可生成高质量语音。通过标点符号和大写字母,自然引导生成的语音韵律。支持浅克隆和深度克隆两种推理方式,深度克隆进一步提升语音质量。支持从GitHub或Hugging Face加载,提供详细配置选项以优化效果。
Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
text-to-video-ms-1.7b - 多阶段扩散模型实现文本到视频的智能转换
GithubHuggingfaceModelScopediffusion modeltext-to-video人工智能开源项目模型视频生成
text-to-video-ms-1.7b是一个基于多阶段扩散模型的文本到视频生成系统。该模型可将英文文本描述转化为匹配的视频内容,由三个子网络组成,总参数约17亿。支持长视频生成,适用于多种创意应用场景。目前仅支持英语输入,且存在无法生成清晰文本等局限性。该模型仅供研究用途,使用时应注意避免生成不当或有害内容。
Bert-VITS2-ext - 实现声音到脸部表情的同步生成的TTS及声音识别的应用
Bert-VITS2GithubTTS开源项目数据预处理表情生成音频质量
Bert-VITS2-ext 专注于TTS及声音识别的创新应用,实现声音到脸部表情的同步生成。该技术结合VITS,支持多语言,适用于复杂交互场景,为动画与虚拟互动领域开辟新可能。
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