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bigvgan_v2_24khz_100band_256x

大规模训练的通用神经声码器

GradioPyTorch开源项目模型Github神经声码器HuggingfaceBigVGAN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。

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介绍相关项目
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。
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。
bigvgan_base_22khz_80band - 支持多采样率的通用神经声码器音频合成系统
BigVGANGithubHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器语音合成音频生成
BigVGAN是一个基于PyTorch的神经声码器项目，通过大规模数据训练实现音频合成。该模型支持44kHz采样率和512倍上采样，集成CUDA推理加速，可处理语音、环境声音和乐器等音频。项目提供多种预训练模型，覆盖不同采样率和mel频带参数配置，适用于多样化的音频生成需求。
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。
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。
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。
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。
vocos - 基于傅里叶变换的快速神经声码器
GithubVocos开源项目深度学习神经声码器语音技术音频合成
Vocos是一款创新的神经声码器，通过生成频谱系数而非时域样本来合成音频波形。它采用GAN训练，支持从梅尔频谱图和EnCodec令牌重建音频，实现了快速高效的音频合成。Vocos的独特设计弥合了时域和傅里叶域神经声码器之间的差距，为音频合成领域提供了新的解决方案。
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