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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。

AudioGPT - 多功能音频生成与理解平台,支持语音、音乐、音效及虚拟人对话
AudioGPTGithub开源项目语音增强语音识别音乐生成音频合成
AudioGPT 是一个多功能音频生成与理解平台,具备语音合成、语音识别、语音分离、风格迁移、声音检测、声音提取、文本到音频转换等功能,还支持音乐生成与虚拟人对话。集成了 FastSpeech、whisper、GeneFace 等多个领先的基础模型,AudioGPT 为开发者提供强大的开源工具和预训练模型,支持多种音频相关任务,不断扩展其功能和应用场景。此平台适合音频处理、自然语言处理及多模态研究的需求。
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。
AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目
AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成
AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目,支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频,输出高达48kHz的高保真音频,并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点,适用于不同生成任务,支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用,提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能,可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制,允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外,项目提供了详细的使用说明和参数设置选项,方便用户根据需求调整生成过程。
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。
vocos-encodec-24khz - 基于频域的高效神经声码器实现快速高质量音频合成
AI语音Fourier变换GithubHuggingfaceVocos开源项目模型神经声码器音频合成
Vocos是一种基于频域的神经声码器,利用生成对抗网络(GAN)训练,实现单次前向传递生成波形。通过在频域建模音频并使用逆傅里叶变换,Vocos能够快速重建高质量音频。项目提供简便的安装方法和使用示例,支持从EnCodec令牌重建音频和文件复制合成。这种创新方法在保证音频质量的同时大幅提升了处理效率,为音频合成技术开辟了新路径。
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。
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。
conformer - 结合卷积神经网络和Transformers的语音识别模型
ConformerGithubPyTorchTransformer卷积神经网络开源项目语音识别
Conformer模型结合卷积神经网络和Transformers,能同时捕捉音频的局部和全局依赖关系,提高语音识别精度并节省参数。本项目提供该模型的PyTorch实现,包含详细的安装和使用指南,适用于Python 3.7及更高版本。
pflowtts_pytorch - 高效零样本语音合成模型
GithubP-Flow开源项目流匹配生成解码器语音合成语音提示零样本TTS
pflowtts_pytorch是P-Flow论文的一个非官方实现,提供了基于语音提示的零样本文本转语音功能。该模型采用语音提示文本编码器和流匹配生成解码器,仅需少量训练数据即可实现与大规模模型相当的说话人相似度,同时具有显著更快的采样速度。在发音准确性和语音自然度方面表现出色,为高效率和高质量的语音合成提供了新的解决方案。
SpecVQGAN - 使用视觉提示生成高保真声音的方法
GithubSpecVQGANTransformer代码本声谱图开源项目训练模型
SpecVQGAN项目提出了一种利用视觉提示生成声音的方法。通过将训练数据集缩小到一组代表向量(代码本),这些代码本向量可被控地进行采样,从而根据视觉提示生成新声音。项目使用VQGAN的训练方法在频谱图上训练代码本,并通过GPT-2变体的transformer在视觉特征条件下自回归地采样代码本条目。这种方法可以生成长时间、相关且高保真的声音,并支持多种数据类别。
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