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自动生成的RVC音频转换模型

RVC模型由juuxnscrap自动生成,专为音频到音频的转换设计,优化后可用于rvc-runpod。项目展现了RVC技术在音频处理上的潜在应用。模型在Huggingface上生成,保证了其易于访问和持续更新的特性。

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。
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。
audio-ai-timeline - 音频AI领域2023年重大进展及模型概览
AI音频生成Github开源项目扩散模型文本转语音深度学习音乐生成
Audio AI Timeline项目追踪2023年音频生成领域AI模型进展。涵盖MusicLM、AudioLDM 2等重要模型,展示文本到音频、音乐生成和语音合成技术发展。项目记录模型发布日期、论文、代码和训练资源,为音频AI领域研究者和开发者提供参考。
Diff-HierVC - 分层扩散模型实现高质量零样本语音转换
Diff-HierVCGithub开源项目扩散模型语音转换零样本说话人适应音高生成
Diff-HierVC是一种分层语音转换系统,采用DiffPitch和DiffVoice两个扩散模型。DiffPitch生成目标音高,DiffVoice转换语音风格。系统还使用源滤波器编码器和掩蔽先验技术,提高语音风格迁移和说话人适应能力。在零样本语音转换中,Diff-HierVC实现0.83%字错率和3.29%等错率,展现出色的音高生成和语音风格迁移性能。
vampnet - 基于音频编解码器的先进音乐生成模型
Fine-tuningGithubGradio界面VampNet开源项目生成音乐模型预训练模型
VampNet是一个开源的音乐生成项目,基于音频编解码器技术开发。该项目提供了训练音乐生成模型的方法,包括预训练模型和交互式界面。VampNet支持模型训练、微调和多GPU训练,适用于音乐创作和研究。项目文档详细介绍了环境配置、模型使用和训练过程,便于用户快速上手和探索音乐生成技术。
audio-flamingo - 新型音频语言模型实现音频理解和多轮对话
Audio FlamingoGithubfew-shot学习对话能力开源项目语言模型音频理解
Audio Flamingo是一种创新音频语言模型,具备音频理解、快速任务适应和多轮对话能力。通过优化训练技术、架构设计和数据策略,该模型在多项音频理解任务中创建新基准。项目开源基础模型和对话模型的训练及推理代码。模型权重可从GitHub和HuggingFace获取,仅供非商业用途。
VALL-E-X - 开源多语言文本到语音合成及声音克隆模型
GithubVALL-E X多语言文本转语音开源开源项目语音克隆高质量语音合成
VALL-E X是微软提出的多语言文本到语音合成模型,支持英语、中文和日语。这款开源模型通过几秒的声音样本,能够生成高质量、个性化的语音输出。它整合了多项先进技术如情感控制及跨语言语音合成,使其能够模拟多种语音和情绪,便于快速体验次世代语音合成技术。加入了开源实现和创新技术应用,强调其技术先进性和应用广泛性。
WavJourney - AI多模态音频内容生成系统
AI音频生成GithubWavJourney多媒体叙事大语言模型开源项目音频创作
WavJourney是一个开源的音频内容生成系统,利用大型语言模型技术,将文本输入转化为包含故事情节、个性化语音、音乐和音效的完整音频作品。该项目整合了GPT-4、文本转语音和音频生成等技术,提供了全面的音频创作功能。WavJourney适用于研究和商业领域,并提供详细的使用文档和示例。
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。
WaveRNN - 高效神经音频合成技术
GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成
WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术,并包含Tacotron训练支持, 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放,并附有详细使用指南与多样化的自定义功能,以便进行高质量的文本到语音转换。
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