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speecht5_hifigan

用于语音合成和声音转换的开源声码器

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。

speecht5_tts - 基于统一模态预训练的高效语音合成模型
GithubHuggingfaceSpeechT5开源项目文本转语音模型语音合成语音处理预训练模型
SpeechT5是一个基于统一模态预训练框架的语音合成模型。它通过大规模未标记语音和文本数据学习统一表示,提升了语音和文本的建模能力。该模型在语音识别、合成、翻译等多项任务中表现优异。研究者可使用Hugging Face Transformers库轻松实现文本到语音转换,或针对特定需求进行模型微调。SpeechT5为语音处理领域提供了强大而灵活的解决方案。
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。
tts-hifigan-ljspeech - 单声道声码器工具用于将声谱图转换为波形
GithubHiFIGANHuggingfaceLJSpeech单说话人声码器开源项目模型语音合成
此项目提供基于LJSpeech数据集训练的HiFIGAN声码器,可将声谱图转换为波形,适用于语音合成过程中的应用。模型针对单一发声者设计,但在一定程度上支持多发声者。建议使用22050 Hz采样率的输入数据,并参考SpeechBrain教程快速上手。
ParallelWaveGAN - 通过Pytorch实现多种高效声码器模型
GithubHiFi-GANMelGANParallelWaveGAN多扬声器模型实时语音合成开源项目
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。
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。
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。
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。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型,是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集,运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换,适用于学术研究与商业应用。
tacotron - 开源文字到语音合成系统,采用TensorFlow实现
GithubTacotronTensorFlow开源开源项目训练模型语音合成
Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统,能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis',虽然当前性能未及Google的演示,但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集,并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南,便于用户快速开始使用及测试。
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