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ttslearn

音声合成的学习与实践必备Python库

ttslearn是一个基于Python的开源音声合成库,支持JSUT和JVS等多种数据集,提供多种音声合成技术实现。其丰富的示例和详尽的文档支持,使其成为学术研究和项目实践中音声合成学习的优选资源。

DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术
DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型
DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术,通过激活浅层扩散机制,提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种,实现了保持语音自然度的同时,进行灵活的语音控制,包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景,为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。
ttsMP3.com - 免费多语言文本转语音与MP3生成工具
AI工具AWS Polly多语言支持文字转语音英语语音合成
ttsMP3.com是一款支持多语言的免费文本转语音工具。它能将文字转换为自然语音,并支持MP3下载。适用于在线学习、演示、视频制作和网站无障碍化。用户可在线试听和下载MP3,每日限额3000字符。该工具还提供丰富的语音效果和定制选项,如插入停顿、强调词语、调整语速和音调等。
lhotse - Python语音数据处理库 支持灵活高效操作
GithubLhotsePyTorch开源项目数据准备语音处理音频处理
Lhotse是一个开源Python库,为语音和音频数据处理提供灵活易用的解决方案。它具备标准数据准备流程、PyTorch数据集接口、高效I/O处理和存储优化等功能。Lhotse创新性地引入音频切片概念,实现混音、截断和填充等操作,并支持预计算和实时特征提取。作为新一代Kaldi语音处理库的组成部分,Lhotse与k2库协同工作,为语音处理任务提供全面支持。
Matcha-TTS - 具有条件流匹配的快速 TTS 架构
GithubMatcha-TTS开源项目试用非自回归神经TTS音频合成预训练模型
Matcha-TTS采用条件流匹配技术,优化语音合成流程,提高效率同时保证音质自然和内存使用最优化。官方演示页展示了其快速、自然的语音合成能力,详细信息请参阅ICASSP 2024论文。您还可以直接在HuggingFace平台上尝试该技术。
voicesmith - 实现个性化语音合成的强大工具
DelightfulTTSGithubUnivNetVoiceSmith多说话者模型开源项目文本转语音
VoiceSmith是一个允许用户训练和应用单语者及多语者模型的平台。该项目基于改良的DelightfulTTS和UnivNet模型,能在个人数据集上进行微调,带来高度自然的语音输出。VoiceSmith还包括数据预处理工具,如自动文本规范化功能,适合在Windows或Linux系统上使用,推荐配置NVIDIA GPU以优化训练效率。
nix-tts - 端到端文本转语音解决方案
GithubNix-TTS开源项目文本转语音知识蒸馏轻量级非自回归
Nix-TTS通过模块化知识蒸馏技术实现了高效轻量的端到端文本转语音合成,显著降低模型尺寸至5.23M参数,加速了处理速度,同时保持了良好的声音自然性。
speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用
Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别
此页面总结了多语言语音数据集,包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域,详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途,帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。
voice-builder - 开源文本转语音 (TTS) 工具
GithubGoogle Cloud PlatformVoice Builder合成声音开源项目文本到语音
Voice Builder是一个开源的文本到语音转换工具,旨在通过简化用户界面和增强工具灵活性,让用户轻松进行语音合成实验。它使得音声合成更加便捷,特别是支持低资源语言,有效促进技术研究与跨领域协作。
speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法,采用自监督学习的离散表示技术,分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成,在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外,该技术还可应用于超轻量级语音编解码,以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程,兼容多种数据集和自监督学习方法。
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