vall-e
零样本文本到语音神经编解码器语言模型
VALL-E是一个基于PyTorch的开源项目，通过神经编解码器语言模型实现零样本文本到语音的转换。该模型可在单GPU上训练，能模拟特定说话者的语音，并采取了措施以防止技术的潜在滥用。然而，开发者没有提供完全训练的模型和服务。VALL-E提供了包括英语和中文在内的多语种语音技术支持，是语音技术研究的有益工具。
项目介绍：VALL-E
VALL-E 是一个基于 PyTorch 的非官方实现项目，其灵感来源于论文《Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers》。该项目的主要目标是在单个 GPU 上训练 VALL-E 模型，实现从文本到语音的即时合成。这一技术的特点是能够合成保持讲话者身份特征的语音。
项目背景
VALL-E 项目基于一种神经编码语言模型（Neural Codec Language Model），该模型可以在没有任何事先训练的情况下，从文本直接生成合成语音。这种零样本（Zero-Shot）语音合成的能力使其具有广泛的应用前景，但同时也为误用（例如伪造语音身份或冒充特定讲话者）带来了风险。因此，项目方明确表示不会提供经过训练的模型和服务，以避免此类不当使用。
项目演示
项目提供了两个语音合成的演示链接，官方演示和复现的演示版。用户可以通过这些演示体验 VALL-E 模型的合成效果：
安装依赖
为了快速运行 VALL-E 模型，用户需要安装一些必要的依赖：
- 安装 PyTorch 及其相关库。
- 安装用于音频处理的 librosa。
- 安装语音合成和拼音处理依赖。
- 更新和安装 lhotse 和 k2 库。
- 安装 icefall 和 VALL-E 自身。
具体的安装命令和步骤请参考项目的安装说明文档。
训练与推理
VALL-E 提供了多个训练和推理的示例，包括英语和汉语的语音合成示例。模型的训练考虑了多种模式，对于 NAR 解码器提供了不同的前缀模式，以优化模型的性能。
例如，在 LibriTTS 数据集上，可以利用单个 24GB 内存的 GPU 进行训练，通过多阶段的训练策略提升模型的准确性 和效率。在训练完成后，可以使用预训练的模型进行语音合成的推理。
面向自定义数据集的训练
如果用户想使用自定义的数据集进行训练，VALL-E 提供了准备数据集和训练的指导，需将数据集准备为 lhotse manifests 格式，并执行相应的命令进行训练。
项目贡献与引用
VALL-E 项目鼓励社区参与，通过并行化 tokenizer.py 等方式来改进模型的性能。项目也提供了如何引用该项目的文献格式，以便科研和开发者引用使用。
通过上述的一系列开发与实现，VALL-E 项目为文本到语音合成领域带来了一种新的可能性，并为零样本合成的实现提供了一个创新性的解决方案。
编辑推荐精选
openai-agents-python
OpenAI Agents SDK，助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK，它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具，支持工具调用、结果处理、追踪等功能，涵盖多种应用场景，如研究助手、财务研究等，能显著提升开发效率，让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
Hunyuan3D-2
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具，支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型，具备快速形状生成能力，可生成带纹理的高质量 3D 模型，适用于多个领域，为 3D 创作提供了高效解决方 案。
3FS
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目，涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作，如创建文件和目录、设置布局等，同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景，能够提高系统的性能和可靠性，是分布式存储领域的优质解决方案。
TRELLIS
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目，它利用结构化 3D 潜在表示技术，实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具，包括文本到 3D、图像到 3D 等，并且支持多种输出格式，如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS，用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产，适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
ai-agents-for-beginners
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目，提供 10 节课程，涵盖构建 AI 代理的必备知识，支持多种语言，包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容，助您快速入门 AI 代理领域。
AEE
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。
UI-TARS-desktop
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。
Wan2.1
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。
爱图表
全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。
Qwen2.5-VL
一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。
推荐工具精选
AI云服务特惠
懂AI专属折扣关注微信公众号
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号