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Bert-VITS2

多语言BERT驱动的语音合成模型

Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型,提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目,并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档,项目强调中文用户需求和法律合规,禁止违规用途。

bigvsan - GAN神经声码器结合切片对抗网络的创新音频生成模型
BigVSANGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成
BigVSAN项目结合GAN神经声码器和切片对抗网络,旨在提高音频生成质量。该项目基于LibriTTS数据集训练,提供预训练模型及完整的代码实现。包括训练、评估和推理功能,并附有详细使用说明。在多项客观评估指标中,BigVSAN展现出优秀性能,为语音合成技术开辟新方向。
ChatTTS - 高质量中英文对话场景文本转语音模型
AI工具ChatTTS多语言支持对话场景开源模型语音合成
ChatTTS是专注于对话场景的语音生成模型,支持中英双语。经过约10万小时的数据训练,该模型能生成高质量、自然的语音,适用于大型语言模型助手的对话任务和会话式音视频制作。项目团队计划开源基础模型,推动相关研究发展。ChatTTS具有多语言支持和易用性,为开发者和研究人员提供了便捷的文本转语音解决方案。
mms-tts-eng - Facebook开源英语文本转语音AI模型
GithubHuggingfaceMMSVITS多语言语音开源项目文字转语音模型英语
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。
voicesmith - 实现个性化语音合成的强大工具
DelightfulTTSGithubUnivNetVoiceSmith多说话者模型开源项目文本转语音
VoiceSmith是一个允许用户训练和应用单语者及多语者模型的平台。该项目基于改良的DelightfulTTS和UnivNet模型,能在个人数据集上进行微调,带来高度自然的语音输出。VoiceSmith还包括数据预处理工具,如自动文本规范化功能,适合在Windows或Linux系统上使用,推荐配置NVIDIA GPU以优化训练效率。
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI - 开源AI变声框架 实现实时变声和快速模型训练
GithubWebUI人工智能变声开源项目训练语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的开源变声框架。该项目支持实时变声和快速模型训练,只需少量数据即可生成高质量变声模型。框架提供多语言界面和跨平台支持,并配有详细教程。项目采用检索式方法替换输入源特征,有效防止音色泄漏。支持在中低配置GPU上快速训练,并可通过模型融合调整音色。WebUI界面简洁直观,内置UVR5模型便于人声分离。采用InterSpeech2023-RMVPE算法提取音高,性能出色且资源占用低。该框架支持多种硬件加速,适用于不同用户需求,是一个功能丰富且操作简便的AI变声工具。
ChatTTS - 优化对话场景的文本转语音技术,提供自然流畅的语音输出
AI工具ChatTTS人工智能对话系统自然语言处理语音合成
ChatTTS是一种针对对话场景优化的文本转语音模型,适用于聊天机器人和虚拟助手等应用。该模型支持英语和中文,通过大规模数据训练,生成自然、富有表现力的语音输出。ChatTTS具备多说话人支持、精细控制和优秀韵律等特点,能够实现逼真的交互式对话。开源版本提供40,000小时预训练模型,适合研究和开发。此模型在对话场景中表现突出,有助于提升语音交互的自然度和生动性。
parler-tts-large-v1 - 开源大规模语音合成模型支持自然语言控制和多人声定制
GithubHuggingfaceParler TTS人工智能开源项目模型自然语言处理语音合成音频生成
Parler-TTS Large v1是一个基于22亿参数、45K小时音频数据训练的文本转语音模型。通过文本提示可控制语音的性别、噪音、语速等特征,内置34个预设发音人。项目开源了完整训练资源和数据处理代码,采用Apache 2.0许可证发布。
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。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型,是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集,运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换,适用于学术研究与商业应用。
xphonebert-base - 基于BERT的多语言语音合成音素表示预训练模型
GithubHuggingfaceXPhoneBERT多语言模型开源项目模型语音合成音素表示预训练模型
XPhoneBERT是一个面向文本转语音的多语言音素表示预训练模型。它基于BERT-base架构,利用RoBERTa预训练方法在近100种语言的3.3亿音素级句子上进行训练。实验结果显示,将XPhoneBERT作为输入音素编码器能够显著提高神经网络TTS模型的自然度和韵律表现。此外,该模型还能在有限的训练数据条件下生成高质量语音。XPhoneBERT支持多语言文本到音素序列的转换,为跨语言语音合成提供了有力支持。
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