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ParallelWaveGAN

通过Pytorch实现多种高效声码器模型

ParallelWaveGAN项目以非官方形式用Pytorch实现了多种声码器模型,如Parallel WaveGAN、MelGAN等,支持实时语音合成并兼容ESPnet-TTS、NVIDIA's Tacotron2等系统。可帮助用户搭建适应多种语言的声音合成器。

WaveRNN - 高效神经音频合成技术
GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成
WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术,并包含Tacotron训练支持, 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放,并附有详细使用指南与多样化的自定义功能,以便进行高质量的文本到语音转换。
bigvgan_v2_24khz_100band_256x - 大规模训练的通用神经声码器
BigVGANGithubGradioHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器音频合成
该项目通过大规模训练为神经声码器领域带来了新的发展。其自定义的CUDA内核实现了1.5至3倍的推理速度提升,满足高效应用需求。利用多尺度的子频段判别器和梅尔谱损失进行训练,适应多种音频环境,涵盖多语言语音和环境音等。项目还集成至Hugging Face Hub,提供预训练模型和交互式演示,支持最高24 kHz的采样率和多种频段配置,为语音合成领域的研究者和开发者提供便利。
BigVGAN - 大规模训练的通用神经网络声码器
BigVGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成音频处理
BigVGAN是一个通过大规模训练实现的通用神经网络声码器。它可高质量合成多语言语音、环境声音和乐器声音等多种音频。项目提供多个预训练模型,支持44kHz采样率和512倍上采样比率。BigVGAN集成自定义CUDA内核,在单个A100 GPU上推理速度提升1.5-3倍。
bigvgan_base_22khz_80band - 支持多采样率的通用神经声码器音频合成系统
BigVGANGithubHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器语音合成音频生成
BigVGAN是一个基于PyTorch的神经声码器项目,通过大规模数据训练实现音频合成。该模型支持44kHz采样率和512倍上采样,集成CUDA推理加速,可处理语音、环境声音和乐器等音频。项目提供多种预训练模型,覆盖不同采样率和mel频带参数配置,适用于多样化的音频生成需求。
melgan - PyTorch实现的语音合成技术
GithubMelGANPyTorch人工智能语音合成开源项目音频处理预训练模型
MelGAN是一个在PyTorch上实现的声码器,用于转换NVIDIA tacotron2的输出成原始音频。项目提供了基于LJSpeech-1.1数据集的预训练模型,用户可通过PyTorch Hub访问和试听。适合音频合成领域的研究与开发。
hifi-gan - 基于GAN技术的语音合成技术
GithubHiFi-GAN开源项目效率生成对抗网络语音合成高保真
HiFi-GAN是一个开源项目,基于GAN技术,提供高保真且高效的语音合成解决方案。它不仅提供预训练模型,还能适应多种语音数据集,并支持灵活的配置选项。欢迎访问官方演示网站体验语音样本。
WaveGrad - 高效实现高保真语音生成的WaveGrad技术
GithubWaveGrad声码器并行训练开源项目混合精度高保真生成
WaveGrad是Google Brain开发的依托去噪扩散概率模型(DDPM)技术的高保真语音合成工具。这一项目特别适用于高迭代推理,并且能在不同硬件上包括单GPU环境进行稳定高效的训练。其主要特点包括高保真声音生成、多迭代支持及分布式训练功能。预训练模型及灵活架构配置加强了其实用性和适应性。
bigvgan_v2_22khz_80band_256x - 大规模训练的通用神经网络声码器 高性能音频生成模型
BigVGANCUDA加速GithubHuggingface开源项目模型神经声码器音频生成预训练模型
BigVGAN是一个通用神经网络声码器,支持高达44kHz采样率和512倍上采样。其最新版本优化了推理速度,改进了模型结构,并使用大规模多样化数据集训练。该模型在语音合成基准测试中表现出色,为音频生成任务提供了高性能解决方案。
speecht5_hifigan - 用于语音合成和声音转换的开源声码器
GithubHiFi-GANHuggingfaceSpeechT5声音转换开源项目文本转语音模型语音处理
SpeechT5 HiFi-GAN是一个专为SpeechT5文本转语音和声音转换模型开发的开源声码器。该项目采用MIT许可证,提供预训练权重,能够与SpeechT5的语音处理功能无缝集成。它为开发者和研究人员在语音合成和声音转换领域提供了实用工具。SpeechT5采用统一模态的编码器-解码器预训练方法,为口语处理技术开辟了新的研究方向。
vocos-mel-24khz - 基于GAN的高效神经声码器Vocos
GANGithubHuggingfaceVocos开源项目梅尔频谱图模型神经声码器音频合成
Vocos是一个开源的神经声码器项目,采用GAN训练方法,能够从声学特征快速合成高质量音频。它通过生成频谱系数并进行傅里叶逆变换重建音频,实现单次前向传播的高效生成。项目提供预训练模型和Python接口,支持梅尔频谱图重建和文件复合合成。Vocos结合了时域和傅里叶域声码器的优点,为音频合成领域提供了新的技术方案。
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