Matcha-TTS

具有条件流匹配的快速 TTS 架构

Matcha-TTS 非自回归神经TTS 音频合成试用预训练模型 Github 开源项目

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。

文档

RealtimeTTS - 实时低延迟高质量文本转语音库

GithubRealtimeTTS低延迟多引擎支持多语言支持开源项目高质量音频

RealtimeTTS是一款低延迟、高质量的实时文本转语音库。支持OpenAI、Elevenlabs、Azure、Coqui、gTTS和系统TTS引擎，兼容多语言，适用于专业和关键场景。新增灵活定制安装选项，用户可以选择所需功能模块。通过回退机制确保持续运行，完美兼容大语言模型，实现即时文本流转换和清晰自然的语音输出。

Bridge-TTS - 创新方法提升文本转语音合成效果

Bridge-TTSGithubSchrodinger Bridge开源项目文本转语音机器学习语音合成

Bridge-TTS是一个革新性的文本转语音(TTS)项目，利用人工智能和机器学习技术，通过创新的数据处理方法优化语音合成。无论在简单还是复杂的应用场景中，它都显著优于传统的扩散模型。这一突破不仅提升了TTS技术水平，还为语音合成和相关人工智能领域开辟了新的研究方向。项目详情、研究方法和结果可在官方网站查阅，完整源代码将在论文被学术界正式接受后公开发布。

dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型

DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本

dc_tts，一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型，使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文，还对不同声音数据进行了深入研究，支持多种语言和数据集，提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型，适用于学术研究和实际应用场景。

ZMM-TTS - 零样本多语言多说话人语音合成技术创新

GithubZMM-TTS多语言多说话人开源项目自监督学习语音合成

ZMM-TTS是一个多语言多说话人语音合成框架，基于大规模预训练自监督模型的量化语音表示。该项目首次将文本和语音自监督学习模型的表示应用于多语言语音合成。实验表明，ZMM-TTS在六种高资源语言中，对已知和未知说话人都能生成自然度高、相似度好的语音。即使对缺乏训练数据的新语言，也能合成清晰且与目标说话人相似的音频。

MeloTTS-Japanese - 多语言文本实时转语音系统完美支持多国语言合成

GithubHuggingfaceMeloTTS人工智能多语言开源项目文本转语音模型

MeloTTS是MyShell.ai开发的开源文本转语音库，支持多种语言包括英语（美式、英式、印度式、澳式）、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。该系统可在CPU上实现实时推理，支持混合语言转换如中英混合，并具有可调节语速功能。MeloTTS采用MIT许可，适用于商业和非商业用途，通过Python API可方便实现各种语音合成需求。

E2-TTS - 非自回归零样本TTS模型简化语音合成

E2 TTSF5-TTSGithubHuggingface开源项目文本转语音模型零样本学习非自回归

E2-TTS是一个开源的文本转语音项目，采用完全非自回归方法实现零样本语音合成。该模型简化了语音生成过程，提供.pt和.safetensors格式的预训练模型。E2-TTS旨在提高语音合成效率，为研究人员和开发者提供便捷工具，推动语音技术发展。项目遵循CC-BY-NC-4.0许可，基于Emilia数据集训练。

ChatTTS - 自然对话文本转语音，多语言支持和精细韵律控制

AI工具ChatTTS多语言支持对话应用语音合成语音表现力

ChatTTS是一款针对对话应用优化的文本转语音模型。支持英文和中文混合输入，提供多说话人选择，并可精确控制笑声、停顿和语调等韵律要素。该工具生成自然、富有表现力的语音，适用于多种创意项目。用户可在Playground区域在线试用，无需安装额外软件。为创意工作者提供便捷、灵活的文本转语音方案，并提供免费体验。

mandarin-tts - 模块化的中文文本到语音合成框架

AI绘图Githubgithubmandarin-ttsvocoder开源项目语音合成

mandarin-tts是一个模块化的中文文本到语音合成框架，适用于加速科研和产品开发。它的主要特点包括模块化配置、多样的声码器支持以及丰富的嵌入选项，如说话人、韵律和文本嵌入。此外，该框架还支持预测语音的持续时间、音调和能量变化，通过开源合作进一步拓展其功能。框架提供多数据集的音频样本和预训练模型，方便用户使用和进一步开发。此外通过正确使用专有名词，如YAML配置文件，并加入客观描述，提供高效的开发工具给研究人员和开发者。

parler-tts - 轻量级开源TTS模型支持自定义语音特征

GithubParler-TTS开源模型开源项目文本转语音自然语言处理语音合成

Parler-TTS是一个轻量级开源文本转语音模型，通过文本提示控制语音特征如性别、语速和音调。项目提供完整训练和推理代码及预训练模型，便于用户定制TTS模型。最新版本引入SDPA和Flash Attention 2，显著提升生成速度。该模型支持随机声音生成和特定说话人复制，适用于多种TTS应用场景。

parler-tts-mini-v1 - 通过文本提示控制的轻量级语音合成模型

GithubHuggingfaceParler-TTS人工智能开源项目文本转语音模型自然语言处理语音合成

Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音，并通过简单的文本提示控制语音特征，包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成，是开源Parler-TTS项目的组成部分，为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。

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