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soundstorm-pytorch

基于PyTorch的高效并行音频生成模型

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。

Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
StyleTTS2 - 通过样式扩散与对抗训练实现的高质量的文本到语音合成模型
GithubStyleTTS 2大型语言模型对抗训练开源项目语音合成风格扩散
StyleTTS 2是一种创新的文本到语音模型,通过样式扩散和大规模语音语言模型的对抗训练,实现高质量的语音合成。该模型利用潜在随机变量生成最适合文本的语音风格,无需参考语音,提高了语音的自然度。StyleTTS 2在单说话人和多说话人数据集上的表现超越了现有模型,并在零样本说话人适应方面表现出色。
voicebox-pytorch - 新一代MetaAI文本到语音模型Voicebox的Pytorch实现
GithubMetaAIPytorchSpear-TTSText-to-SpeechVoicebox开源项目
该项目实现了MetaAI的最新文本到语音模型Voicebox,利用旋转嵌入和自适应归一化技术提升模型效果。还融合了SpearTTS和Conditioned Flow Matching等技术,提高训练和采样效率。项目获得Imminent Grant资助,致力于推动开源文本到语音技术的发展,并感谢各大赞助商的支持。用户可以通过pip install命令轻松安装和使用该项目。
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。
dasp-pytorch - 基于PyTorch的可微分音频信号处理器库
GithubPyTorch信号处理开源项目深度学习神经网络音频处理
dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能,可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理,有助于加速训练和优化性能。作为开源项目,dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。
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。
MelNet - MelNet音频频域生成模型的全面实现
GithubMelNetPythonTTS合成开源项目条件生成音频生成
MelNet项目提供了一个在音频频域中生成模型的实现,支持无条件与条件音频生成。该技术兼容多个数据集,包括Blizzard和VoxCeleb2,支持灵活的训练配置,同时实现多GPU训练与TTS合成,不断更新以支持更多音频处理功能。它为致力于音频生成技术研究的开发者和研究人员提供了有力工具。
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。
StableTTS - 轻量级流匹配和DiT驱动的新一代TTS模型
GithubStableTTSTTS模型人工智能开源项目语音合成
StableTTS是一款开源的轻量级中英文语音合成模型,参数量仅为1000万。该项目创新性地结合了流匹配和扩散卷积Transformer技术,灵感源自Stable Diffusion 3。StableTTS提供预训练模型,支持推理、微调和WebUI应用。其独特的模型架构包含扩散卷积Transformer块和流匹配解码器,旨在提升语音合成质量。项目还提供了便捷的训练和推理工具,以及Hugging Face在线演示平台。
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。
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