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Matcha-TTS

具有条件流匹配的快速 TTS 架构

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。

vits2 - 单阶段文本转语音系统的效率与质量提升
GithubSK TelecomVITS2单阶段模型开源项目文本到语音自然语言处理
VITS2项目融合了对抗学习与结构设计,在单阶段文本转语音技术上实现了显著的质量与效率提升。此模型通过结构和训练机制的优化,增强了语音的自然感和多讲者语音特征的匹配度,并提高了训练及推理速度。VITS2的创新技术显著降低了对音素转换的依赖,支持了完整的端到端处理。
TensorVox - 用 C++ 编写的神经语音合成桌面应用程序
Coqui-TTSGithubTensorFlowTTSTensorVoxVITS开源项目神经语音合成
TensorVox是为提高神经语音合成技术普及度而设计的桌面应用。支持多语言,不需庞大Python库,该工具通过TensorFlow C API和LibTorch实现轻量级操作。提供清晰易懂的模型训练和导出指南,是语音技术爱好者的顶级选择。
RealtimeSTT_LLM_TTS - 整合语音识别与AI对话的开源项目
GPU支持GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音转文字
该项目集成语音识别、AI对话和语音合成,支持GPU加速以实现低延迟交互。具备语音检测、实时转录和唤醒词等功能,可用于开发语音助手和AI对话应用。Web界面支持个性化配置,适合快速构建语音交互系统。
ChatTTS_colab - 一键部署简易语音合成,支持多种功能
ChatTTSColabGithub分角色朗读开源项目长音频生成音色抽卡
ChatTTS_colab 是基于 ChatTTS 的简易部署项目,支持流式输出、音色抽卡、长音频生成和分角色朗读。通过点击 Colab 按钮即可在浏览器中运行,无需复杂环境配置。项目提供稳定的说话人音色库,可以根据性别和年龄查找适合的音色。提供多个下载链接及详细使用指南,兼容多种操作系统,并附有常见问题解答,方便用户快速上手。
xtts-streaming-server - Docker化流式文本转语音服务 支持GPU加速与模型定制
DockerGPUGithubXTTS开源项目流式服务器语音合成
xtts-streaming-server是一个开源的Docker化流式文本转语音服务。该项目支持GPU加速,提供预构建镜像和自定义构建选项,并可加载微调模型。项目包含简易部署方法和测试工具,适合快速构建演示环境。需注意,当前版本不支持并发流式请求,主要用于演示目的。使用前需同意CPML许可协议。
Tacotron-pytorch - 端到端文本至语音合成技术的高效实现
GithubLJSpeechTacotron-pytorchpytorch开源项目文本转语音训练
Tacotron-pytorch是基于Pytorch框架开发的端到端文本至语音合成模型。该项目支持通过清晰的指南轻松部署和训练,使用LJSpeech数据集,并附带完整的预处理代码和网络训练文件。用户可以根据需要自定义超参数,非常适合进行科研和技术开发。项目提供了将成熟度逐渐提升的语音示例,欢迎进行下载和反馈。
Expressive-FastSpeech2 - 非自回归表情文本到语音合成技术
Expressive-FastSpeech2Github多语言支持对话TTS开源项目情感TTS非自回归TTS
Expressive-FastSpeech2是一个非自回归表情文本到语音(TTS)的研究项目,专注于emotional和conversational TTS。该项目使用AIHub多模态视频AI数据和IEMOCAP数据库进行韩语和英语的处理,并提供了不同语言适应和数据处理的指导。
tacotron - 谷歌发展的全自动语音合成模型Tacotron
Brain teamsGithubGoogleSound UnderstandingTacotron开源项目语音合成
由Google的声音理解与大脑团队开发的Tacotron,是一款实现自动语音生成的模型。包含相关论文的音频样本。注意:此模型不是Google的官方产品。
CoMoSpeech - 一步实现高质量语音和歌声合成的一致性模型
CoMoSpeechGithub一步采样一致性模型开源项目快速推理语音合成
CoMoSpeech是一种创新的语音合成方法,通过单步扩散采样实现高质量语音生成。该模型从扩散教师模型中提炼一致性模型,在保持音频质量的同时显著提高推理速度。在文本转语音和歌声合成任务中,CoMoSpeech展现出优异性能,推理速度超过实时150倍,大幅提升了基于扩散采样的语音合成的实用性。
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