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Freddie_Mercury__RVC_-_700_Epochs_

Freddie Mercury音频转换模型 基于RVC技术的开源项目

Freddie Mercury RVC 700 Epochs项目是一个自动生成的音频转换模型,旨在优化音频处理。该模型以RVC技术为基础,设计用于实现音频转换的增强和高效处理,适用于不同平台和应用的集成。该项目展示了现代音频技术在提升音频处理中的应用,并为音频技术社区提供了一种实用的工具。

Make-An-Audio - 将文本转换为高保真音频的开源扩散模型
GithubMake-An-Audio人工智能开源项目扩散模型文本转音频音频生成
Make-An-Audio是一个开源的文本到音频生成项目,基于条件扩散概率模型。该项目能够从文本等多种模态生成高保真音频,支持文本到音频、音频到音频等多种任务。项目提供了预训练模型和简单的命令行操作,方便用户生成自定义音频。此外,项目还包含了详细的训练和评估流程,以及与其他模型的性能比较。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型,支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型,经过10万小时的语音训练,支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆(仅需30秒参考音频)。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用,并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
whisper-vits-svc - 基于VITS的端到端歌声转换开源项目
AIGithubPyTorchVITS开源项目深度学习语音转换
whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。
AICoverGen - AI驱动的翻唱生成工具 自动创作个性化歌曲
AICoverGenAI生成歌曲GithubRVCWebUI开源项目语音模型
AICoverGen是一个开源的AI翻唱生成工具,基于RVC v2训练的声音模型,可从YouTube视频或本地音频自动创作翻唱作品。它具备用户友好的WebUI,支持模型管理和多样化的音频处理功能。AICoverGen适用于开发者为AI项目添加歌唱能力,或普通用户制作喜爱角色的翻唱版本。这款工具操作直观,功能全面,为AI音乐创作提供了便利。
VITS-fast-fine-tuning - 个性化多语言语音合成与转换工具
GithubVITS声音转换多语言开源项目文本转语音语音克隆
VITS-fast-fine-tuning是一个开源的语音合成项目,旨在快速实现个性化的多语言文本转语音和声音转换功能。该工具支持中英日三语合成,允许用户添加自定义声音,并实现角色间的声音转换。项目提供本地训练和Google Colab两种方式,适应不同用户需求。此外,它能从多种音频源(如短音频、长音频、视频和B站链接)克隆声音,为用户提供灵活的声音定制选项。VITS-fast-fine-tuning的微调过程通常只需1小时左右,大大提高了个性化语音模型的开发效率。
Revocalize AI - 专业级AI声音生成和转换平台
AI工具AI语音生成声音转换语音美化音乐制作音频编辑
Revocalize AI提供专业的AI声音生成和转换服务。平台支持一键创建高质量AI声音模型,并提供官方授权的AI声音库。用户可实现声音美化、情感表达和语言转换等功能,适用于音乐制作和内容创作等领域。该工具还支持个人声音货币化,为用户开拓新的收入来源。Revocalize AI为音乐制作人、内容创作者和普通爱好者提供了探索声音潜力的平台。
wav2vec2-base-960h - Facebook开发的高效语音识别模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-base-960h是Facebook开发的语音识别模型,基于960小时LibriSpeech数据集训练。在LibriSpeech clean/other测试集上,词错误率分别为3.4%和8.6%。模型可从原始音频学习表征,仅需1小时标记数据即可超越现有方法,展示了低资源语音识别的潜力。
freac - 多功能跨平台音频转换与CD抓轨软件
CD抓轨Githubfre:ac多格式转换开源项目标签编辑音频转换器
fre:ac是一款开源音频处理软件,支持MP3、MP4/AAC、Opus和FLAC等多种音频格式转换、CD抓轨和标签编辑。该软件采用多线程转换引擎,实现多格式同时转换和无损文件验证。fre:ac提供freedb/CDDB查询功能,支持40多种语言界面,兼容Windows、macOS、Linux和FreeBSD等平台。软件具备播放器功能,支持播放列表和CUE表单,还提供自动CD抓轨和隐藏音轨(HTOA)抓取功能。此外,fre:ac为高级用户提供命令行界面选项,增强了音频处理的全面性。
FCH-TTS - 并行语音合成模型
GithubParallelTTS合成样例声码器开源项目语音合成预训练模型
FCH-TTS采用先进的并行语音合成技术,快速生成高质量语音。支持多语种及多种声音风格,满足多样化应用需求。项目持续迭代,引入诸如SoftDTW损失函数等新功能和优化,同时集成顶尖的声码器技术。FCH-TTS不仅提供预训练模型和丰富的合成示例,还允许用户自定义训练和合成,适用于教育、娱乐及商业多个领域。
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