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parler-tts-mini-expresso

轻量化的自然语音合成模型,具有高质量情感表达

Parler-TTS Mini: Expresso是一款经过微调的文本转语音模型,专注于生成高品质和自然的语音。它为多种情感如愉快、困惑、欢笑和悲伤提供了精确的控制,并具有对一致性语音如Jerry、Thomas等的高级支持。作为Parler-TTS项目的一部分,该模型为社区提供了丰富的训练资源和数据预处理工具。用户可以利用开源代码进行模型定制和训练,从而轻松生成高质量的语音输出。

parakeet-rnnt-1.1b - 高性能英语语音识别模型实现优异音频转文本效果
FastConformerGithubHuggingfaceNeMoTransducer开源项目模型自动语音识别英语语音模型
parakeet-rnnt-1.1b是NVIDIA NeMo和Suno.ai联合开发的英语语音识别模型。基于FastConformer Transducer架构,该模型拥有11亿参数,在64000小时英语语音数据上训练。它能准确将语音转录为小写英文文本,并在多个标准数据集上表现出色。研究人员可通过NeMo工具包使用该模型进行推理或微调,适用于多种语音识别场景。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型
GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络
Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换,可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成,集成闪速注意力和推测性解码等技术,为TTS研究和开发提供了有力工具。
FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音
FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音
FastSpeech 2,面向精准快速的文本到语音转换,基于PyTorch与Espnet技术,配备Nvidia与MelGAN工具,极致优化语音生成效果,适合各类开发者利用和研究。
MeloTTS-Spanish - 基于CPU实时推理的多语言文本转语音系统
GithubHuggingfaceMeloTTS人工智能多语言支持开源项目文字转语音模型语音合成
MeloTTS是一个开源的多语言文本转语音框架,支持英语(含美式、英式、印度、澳洲变体)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等语言转换。系统可在CPU环境下实现实时推理,其中中文模型支持中英混合输入。该框架提供Hugging Face在线体验和本地部署方案,采用MIT许可证发布。
mms-tts-eng - Facebook开源英语文本转语音AI模型
GithubHuggingfaceMMSVITS多语言语音开源项目文字转语音模型英语
Facebook开发的MMS项目推出英语文本转语音模型,采用VITS架构实现高质量语音合成。该开源模型可通过Hugging Face Transformers库调用,支持非确定性合成以生成富有表现力的语音。作为多语言语音技术项目的一部分,此模型旨在推动语音合成技术在更多语言中的应用。
faster-whisper-tiny.en - 轻量快速的OpenAI Whisper英语语音识别模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-tiny.en是OpenAI Whisper tiny.en模型的CTranslate2优化版本,专门用于英语语音识别。这个模型提供高效的音频转录功能,支持16位浮点量化,可通过faster-whisper库简单集成。它适合需要快速、精确的英语语音转文本解决方案的开发者,特别是在计算资源有限的场景中表现出色。该模型采用MIT许可证,支持音频处理和自动语音识别任务。
s2t-small-librispeech-asr - 小型LibriSpeech语音识别模型的高效自动化
GithubHuggingfaceLibriSpeechSpeech2Texts2t-small-librispeech-asr开源项目模型自动语音识别语音转换文本
s2t-small-librispeech-asr是一种小型端到端语音识别模型,使用LibriSpeech ASR语料库进行训练。该模型采用自回归的方式生成转录文本,并结合Pytorch及其工具如torchaudio和sentencepiece以提高准确性。在LibriSpeech“clean”和“other”测试集上的WER分别为4.3和9.0,可满足高性能语音识别应用的需求。
parakeet-tdt_ctc-110m - 流畅高效的FastConformer TDT-CTC语音识别解决方案
GithubHuggingfaceNVIDIA NeMo开源项目快速Conformer模型模型架构自动语音识别语音转写
该模型融合FastConformer与TDT-CTC架构,专为英文语音识别而优化,支持转录标点和大写字母。以高效架构处理长达20分钟音频数据,通过NVIDIA NeMo和Suno团队训练,在多个基准数据集中表现优异。通过NeMo工具包,预训练检查点便于进行模型推理或微调。
ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具
ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分
ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发,专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分,评估包括长句、多句和单句的稳定性,以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释,为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。
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