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ControlSpeech

实现零样本语音克隆和风格控制的开源工具包

ControlSpeech是一个开源的语音合成项目,专注于实现零样本说话人克隆和语言风格控制。项目包含基线模型、VccmDataset数据集、评估指标和复现代码。通过解耦编解码器技术,ControlSpeech为研究人员和开发者提供了探索灵活语音合成的工具。该项目可应用于个性化语音助手、多语言配音等领域,为语音合成技术的研究和应用提供新的可能性。

Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术
GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成
Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具,能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架(SV2TTS),并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员,支持多种数据集,提供预训练模型以简化使用和实验过程。
One-Shot-Voice-Cloning - 一站式语音克隆与风格转换技术
GithubUnet-TTS一键语音克隆开源项目模型训练语音合成风格迁移
One-Shot-Voice-Cloning利用Unet结构和AdaIN层,实现了高效的说话人和风格转换。此技术支持单次语音克隆,无需额外的声音参数输入,有效解决了面对未见说话人和风格迁移的难题。此外,通过Colab notebook,用户可以便捷地测试和验证模型性能。
speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法,采用自监督学习的离散表示技术,分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成,在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外,该技术还可应用于超轻量级语音编解码,以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程,兼容多种数据集和自监督学习方法。
StyleSpeech - 多说话人自适应文本转语音生成
GithubMeta-StyleSpeech开源项目文本到语音自适应音质预训练模型
Meta-StyleSpeech项目结合最新的多说话者适应性文本到语音合成技术,通过样本少量的语音输入即可生成高质量合成语音。该项目运用风格自适应层归一化技术,高效适配不同说话者的声音特征。提供预训练模型和在线演示供实际应用测试。
OpenVoice - 全面掌握多语种声音克隆技术:OpenVoice提供高精度与灵活性
GithubOpenVoice商业使用多语言支持开源项目热门语音克隆音频质量
OpenVoice是一款革命性的语音克隆工具,提供准确的音色复制和灵活的声音风格控制,支持多种语言和口音。V2版本进一步强化了音质,并增设了多种母语级支持,包括英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语,并从2024年4月起免费提供商业使用。OpenVoice已广泛应用于即时语音克隆功能,并在全球范围内持续扩展用户群体。
Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples - 少样本语音克隆的先进技术
GithubNVIDIA V100VCTK数据集声音克隆多说话者生成模型开源项目训练
Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples项目致力于开发能够实现少样本语音克隆的先进技术。项目通过建立说话者嵌入空间,有效捕捉说话者的独特语音特性,如音调、口音等,类似于语音指纹。该项目已在84名讲话者上进行训练,使用了NVIDIA V100 GPU完成了大量周期的训练。欲了解更多,可参考Baidu发表的论文《Neural Voice Cloning with Few Samples》。
VoiceCraft - 实现零样本语音编辑和实时文本转语音的革命性技术
GithubVoiceCraft开源项目文本转语音神经编解码语言模型语音编辑零样本学习
VoiceCraft是一个开源的语音技术项目,专注于零样本语音编辑和实时文本转语音。该项目仅需几秒钟的参考音频即可克隆或编辑未知声音,在有声书、网络视频和播客等真实场景中表现出色。VoiceCraft提供多种运行方式,包括Google Colab、Docker和本地环境,方便研究人员和开发者使用。项目在语音编辑和零样本TTS领域达到了先进水平,为语音技术的发展开辟了新方向。
CosyVoice_For_Windows - 多语言语音合成工具 支持零样本和跨语言生成
AI语音CosyVoiceGithub开源项目深度学习自然语言处理语音合成
CosyVoice_For_Windows是一个开源的语音合成项目,支持多语言、零样本和跨语言语音生成。该工具提供SFT、零样本、跨语言和指令推理等多种模式。项目包含Web演示界面,便于快速了解功能。同时还支持高级训练和部署,适用于语音合成的研究和应用开发。
GenerSpeech - 文本转语音模型,可实现 OOD 自定义语音的高保真零样本样式传输
GenerSpeechGithub多GPU支持开源项目文本到语音零样本学习风格转换
GenerSpeech: PyTorch实现的NeurIPS 2022文本到语音模型,专注于无监督出域场景下的高保真样式转换。提供多层级样式转换、优化的模型泛化功能,并支持多GPU环境。完整指南及音频样例可在线获取,助您快速实施和部署。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型,支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型,经过10万小时的语音训练,支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆(仅需30秒参考音频)。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用,并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
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