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alvocat-vocos-22khz

高效的加泰罗尼亚语音频合成技术

基于Vocos架构的加泰罗尼亚语音频合成器,通过80-bin Mel频谱生成高质量音频,与多种TTS模型兼容,专为从mel频谱到音频波形的转换而设计,训练于三种加泰罗尼亚语数据集,可作为hifi-gan的高效替代方案。

wav2vec2-xls-r-1b-ca-lm - 基于先进技术的加泰罗尼亚语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-1b-ca-lm开源项目数据集模型模型评估自动语音识别训练过程
此模型是在facebook/wav2vec2-xls-r-300m的基础上微调的,专注于加泰罗尼亚语自动语音识别。通过使用Mozilla Common Voice 8.0及其他数据集进行优化训练,该模型在加泰罗尼亚口音识别上展现出高效性能。适用于需要精准语音识别的场景,尽管资源稀缺的方言可能效果较差。模型精度得益于优化后的学习率和批量大小,是语音识别技术发展的重要里程碑。
mms-tts-cat - Facebook MMS项目推出加泰罗尼亚语文本转语音模型
GithubHuggingfaceMMSVITS加泰罗尼亚语多语言开源项目模型语音合成
该模型是Facebook Massively Multilingual Speech项目的加泰罗尼亚语文本转语音(TTS)模型。基于VITS架构,通过端到端训练实现高质量语音合成。模型结构包括后验编码器、解码器和条件先验,采用变分推理和对抗训练方法。研究人员可通过Transformers库便捷使用此模型生成加泰罗尼亚语语音。
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。
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。
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。
XTTS-v2 - 多语言语音克隆与生成的开源解决方案
CoquiGithubHuggingfaceⓍTTS声音克隆多语言支持开源项目模型语音生成
XTTS-v2是一个开源的语音生成模型,通过6秒音频实现跨语言声音克隆。支持17种语言,包括新增的匈牙利语和韩语。模型优化了说话人条件设置,提升了音质和韵律表现。适用于文本到语音转换、语音克隆等场景,采用Coqui公共模型许可证。
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。
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。
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。
opus-mt-de-ca - 德语到加泰罗尼亚语翻译技术模型,支持精准语句转换
BLEUGithubHuggingfaceSentencePiecedeu-cat开源项目德语模型翻译
该项目基于transformer-align模型,将德语文本转为加泰罗尼亚语,采用正常化及SentencePiece (spm12k) 进行预处理。模型在Tatoeba测试集上的BLEU评分为37.4,chr-F值为0.582,显示了优秀的翻译性能。用户可以下载原始模型权重和相应测试集数据,查看详细的转化结果。
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