ParallelWaveGAN

通过Pytorch实现多种高效声码器模型

ParallelWaveGAN MelGAN HiFi-GAN 实时语音合成多扬声器模型 Github 开源项目

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。

wavegrad - 由Google Brain设计的高效神经声码器

GithubWaveGrad多GPU训练开源项目神经声码器预训练模型高质量合成

WaveGrad是由Google Brain团队设计的神经声码器，专业于将对数缩放的Mel频谱图转换为波形。此项目提供稳定训练、合成、混合精度训练以及多GPU支持，且支持命令行和API推理接口，配备预训练模型。易于安装，支持通过pip和GitHub进行安装。其多GPU训练和混合精度训练提升了处理效率，适合需进行高效音频处理的开发者。

bigvgan_v2_44khz_128band_512x - 神经网络声码器支持多采样率和高倍上采样比音频生成

BigVGANGithubHuggingface开源项目模型深度学习神经声码器语音合成语音生成

BigVGAN-v2是一款神经网络声码器，支持44kHz采样率和512倍上采样比。它使用自定义CUDA内核加速推理，采用多尺度子带CQT判别器和梅尔频谱图损失训练。该模型在多语言语音、环境声音和乐器的大规模数据集上训练，提供多种音频配置的预训练检查点。BigVGAN-v2与Hugging Face Hub集成，提供便捷的使用方式和交互式演示。

soundstorm-pytorch - 基于PyTorch的高效并行音频生成模型

GithubPytorchSoundStorm人工智能开源项目深度学习音频生成

SoundStorm是Google DeepMind开发的高效并行音频生成模型，本项目提供其PyTorch实现。该模型将MaskGiT技术应用于Soundstream的残差向量量化编码，采用Conformer架构。项目包含完整的训练和生成代码，支持原始音频处理和文本到语音转换。此实现整合了多个相关模型，旨在促进前沿语音合成技术的应用与研究。

GST-Tacotron - PyTorch实现的自动语音合成与风格控制模型

GST-TacotronGithubPyTorch中文支持多说话人数据集开源项目语音合成

GST-Tacotron是一个基于PyTorch的端到端语音合成系统实现，实现无监督风格建模、控制与转移技术。该项目已增加对Blizzard数据集的支持，同时提供了预训练模型，专门针对中文数据集进行训练。支持简单的命令行操作以训练模型和生成.wav格式的语音文件，方便研究人员和开发者在多说话人数据集上进行语音合成实验。

univnet - 具有多分辨率频谱图鉴别器的神经声码器

GANGithubUnivNet开源项目神经合成器音频样本高保真波形生成

UnivNet是一种利用多分辨率频谱鉴别器的神经声码器，旨在提供高保真波形生成。本项目包括一个非官方PyTorch实现，并可与原始研究的客观评分相匹敌。它在主观评测中胜过HiFi-GAN，推理速度也比HiFi-GAN快1.5倍。项目还提供预置的训练参数和预训练模型，支持高度自定义和不同的音频数据源。

TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统

GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成

探索TensorFlowTTS：快速、灵活的多语言语音合成平台，采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN，可部署于移动设备，助力全球开发者创造多语种语音应用。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统

GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成

Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

SoundStorm - 并行音频生成技术探索的非官方PyTorch实现

GithubSoundStorm并行处理开源项目深度学习语音合成音频生成

SoundStorm是一个基于谷歌研究的并行音频生成项目的非官方PyTorch实现。该项目采用掩码离散扩散方法，使用HuBERT提取语义并预测声学特征。与原版不同，本实现创新性地使用浅层U-Net组合码本。项目提供完整的数据准备、训练和推理指南，为研究人员提供了探索并行音频生成技术的实用框架。

diffwave - 神经网络驱动的语音及波形快速合成技术

DiffWaveGithub开源项目波形合成器神经声码器语音合成预训练模型

DiffWave是一种基于迭代精细化的神经语音合成器，能从高斯噪声生成语音。支持多GPU和混合精度训练，提供命令行和程序化推理接口，并配有模型和音频样本。

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。

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