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k2

高性能自动微分FSA/FST算法库 支持语音识别

k2是一个高性能的有限状态自动机(FSA)和有限状态转换器(FST)算法库,旨在与PyTorch和TensorFlow等自动微分工具包无缝集成。该库主要应用于语音识别领域,支持交叉熵、CTC和MMI等多种训练目标的融合,并能优化多阶段解码系统。k2基于C++和CUDA实现,提供高效并行计算,并与PyTorch深度集成,为语音识别技术的进一步发展提供了灵活而强大的框架。

ttts - 创新多语言语音合成技术的突破性进展
AI模型GithubTTSVQVAE声音合成多语言支持开源项目
TTTS_v4是一个开源的多语言语音合成项目,通过创新的'细节'建模方法改进了传统VQ技术。该项目现已支持中文、英文、日语和韩语,并具有扩展性。TTTS_v4整合了tokenizer训练、VQVAE训练和GPT语音合成技术,旨在生成高质量的自然语音。此外,项目还提供模型微调功能,适用于多种语言场景和个性化需求。
TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统
GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成
TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统,提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据,仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块,将输入序列转换为梅尔对数谱图,以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术,实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。
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。
ttskit - 专业的文本到语音转换工具包
GithubSDK接口WEB接口ttskit命令行接口开源项目语音合成
ttskit是一款包括多种功能的文本到语音转换工具箱,提供melgan、griffinlim、waveglow等多种声码器选择。它兼具命令行和web接口,适合开发者和研究人员快速集成和测试。支持丰富的模型和声纹选项,便于定制个性化语音输出。
Maix-Speech - AI嵌入式设备快速语音处理库
ASRGithubMaix-SpeechTTS嵌入式设备开源项目语音识别
Maix-Speech是一款面向嵌入式设备的AI语音库,涵盖语音识别、对话系统和文本到语音转换等多种功能,目前支持中文。此项目遵循Apache 2.0许可证。
Chinese-FastSpeech2 - FastSpeech2模型的中文升级
BertProsodyFastSpeech2GithubHifiGAN中文语音合成开源项目韵律模型
Chinese-FastSpeech2项目基于FastSpeech2模型和标贝女声数据改进,引入韵律表征和预测模块增强中文发音的生动度及节奏感。项目提供完整的模型训练、预处理代码,支持交互式与API两种预测方式,并不断更新来优化语音合成服务的自然性。
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。
FastDiff - 高效生成高保真语音的快速条件扩散模型
FastDiffGithubPyTorch开源项目条件扩散模型语音合成高保真语音合成
FastDiff项目实现了一种高效生成高保真语音的条件扩散模型。该项目在GitHub上提供了开源实现和预训练模型,支持包括LJSpeech、LibriTTS和VCTK在内的多种数据集。适用于语音合成和神经语音编解码等任务,并支持多GPU并行训练。项目还提供了详细的推理和训练指南,以及预处理工具和训练配置示例。FastDiff代码参考了NATSpeech和Tacotron2等项目,广泛适用于研究和实际应用。
lhotse - Python语音数据处理库 支持灵活高效操作
GithubLhotsePyTorch开源项目数据准备语音处理音频处理
Lhotse是一个开源Python库,为语音和音频数据处理提供灵活易用的解决方案。它具备标准数据准备流程、PyTorch数据集接口、高效I/O处理和存储优化等功能。Lhotse创新性地引入音频切片概念,实现混音、截断和填充等操作,并支持预计算和实时特征提取。作为新一代Kaldi语音处理库的组成部分,Lhotse与k2库协同工作,为语音处理任务提供全面支持。
naturalspeech2-pytorch - NaturalSpeech 2在PyTorch中的开源实现
GithubPytorch开源项目深度学习自然语音语音合成零样本学习
NaturalSpeech 2是一个基于PyTorch的开源项目,实现了零样本语音和歌唱合成。该项目采用神经音频编解码器和潜在扩散模型,结合非自回归生成和去噪扩散技术,实现高质量的文本到语音转换。项目还优化了注意力机制和Transformer组件,为研究人员和开发者提供了探索先进TTS技术的平台。
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