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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。

ultravox-v0_4 - 结合语音与文本处理的多模态模型
AI模型Fixie.aiGithubHuggingfaceUltravox多模态开源项目模型语音识别
Ultravox是一种多模态语言模型,结合了Llama3.1-8B和Whisper-medium技术,支持语音和文本的输入。通过特殊音频标记,该模型将音频转换为文本嵌入以生成输出。未来版本计划支持直接生成语音。Ultravox可以应用于语音代理、翻译和音频分析。模型使用多语种语音识别数据集进行训练,并在8x H100 GPU上运用BF16精度。最新版本在A100-40GB GPU上实现首次生成标记时间约为150毫秒。
TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术
Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成
🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型,支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调,并且拥有超过1100种预训练模型,适用于多语言和多说话人TTS任务。此外,该库还支持高效的语料库分析和管理,为语音合成提供全面支持。
TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统
GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成
探索TensorFlowTTS:快速、灵活的多语言语音合成平台,采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN,可部署于移动设备,助力全球开发者创造多语种语音应用。
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。
vall-e - 零样本文本到语音神经编解码器语言模型
GithubPyTorchVALL-E人工智能开源项目模型训练语音合成
VALL-E是一个基于PyTorch的开源项目,通过神经编解码器语言模型实现零样本文本到语音的转换。该模型可在单GPU上训练,能模拟特定说话者的语音,并采取了措施以防止技术的潜在滥用。然而,开发者没有提供完全训练的模型和服务。VALL-E提供了包括英语和中文在内的多语种语音技术支持,是语音技术研究的有益工具。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型,采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本,旨在通过增强模型结构和训练机制,有效提升语音自然度和特征相似性,同时显著降低对音素转换的依赖,从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频,支持开箱即用的转换学习。
TTS - 高性能文本到语音生成库,支持多语言
GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型
TTS库基于最新研究成果,提供高效的文本到语音生成技术,实现了训练便捷、速度快、质量高的最佳平衡。该库包括预训练模型和数据集质量评估工具,已被广泛应用于20多种语言的产品和研究项目。支持多说话人TTS、快速模型训练、多GPU训练,并兼容PyTorch、TensorFlow和TFLite等多种平台。
wav2vec2-large-xlsr-53-polish - 基于XLSR-53的波兰语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型波兰语自然语言处理语音识别
此模型基于wav2vec2-large-xlsr-53,在波兰语Common Voice数据集上进行微调。在测试集上达到14.21%词错率和3.49%字错率。模型支持16kHz采样率的波兰语语音输入,可用于自动语音识别任务。用户可使用HuggingSound库或自定义脚本轻松实现推理。
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。
dac_16khz - 描述开源模型的功能与可能应用
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型模型卡环境影响训练数据
本文提供有关此开源模型的详细信息,涵盖应用场景、技术规格以及偏见和风险评估。页面尚在完善,初步介绍模型说明、训练详情及环境影响。评估和结果部分指引用户查阅更多资源。
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