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

tacotron - 开源文字到语音合成系统，采用TensorFlow实现

GithubTacotronTensorFlow开源开源项目训练模型语音合成

Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统，能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis'，虽然当前性能未及Google的演示，但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集，并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南，便于用户快速开始使用及测试。

ChatTTS-Forge - 文本到语音转换平台

API ServerChatTTS-ForgeGithubGradioTTS生成模型WebUI开源项目

ChatTTS-Forge是一个集成API服务和Gradio WebUI的文本到语音转换平台。通过一键Colab启动、Docker部署及本地安装等多样化方式，用户可轻松应用并体验其技术。该项目不仅支持多种语音模型与定制选项，如风格化控制和长文本生成，还适用于多种应用场景，为声音合成、音色调整与语音增强提供了专业的技术支持。

matxa-tts-cat-multiaccent - 提供首个多说话人、多方言加泰罗尼亚TTS模型

GithubHuggingfaceMatxa-TTS声学建模多方言开源项目模型语音合成非自回归模型

Matxa-TTS提供用于多说话人和多方言加泰罗尼亚语音合成的开源TTS模型，适用于生成高质量的巴利阿里、中部、北西部和瓦伦西亚方言语音。模型采用了U-Net为骨干的编码器-解码器架构，并使用开放数据进行训练，仅允许非商业用途。通过最优传输条件流匹配技术，实现了高效合成。

speecht5_hifigan - 用于语音合成和声音转换的开源声码器

GithubHiFi-GANHuggingfaceSpeechT5声音转换开源项目文本转语音模型语音处理

SpeechT5 HiFi-GAN是一个专为SpeechT5文本转语音和声音转换模型开发的开源声码器。该项目采用MIT许可证，提供预训练权重，能够与SpeechT5的语音处理功能无缝集成。它为开发者和研究人员在语音合成和声音转换领域提供了实用工具。SpeechT5采用统一模态的编码器-解码器预训练方法，为口语处理技术开辟了新的研究方向。

MeloTTS-Spanish - 基于CPU实时推理的多语言文本转语音系统

GithubHuggingfaceMeloTTS人工智能多语言支持开源项目文字转语音模型语音合成

MeloTTS是一个开源的多语言文本转语音框架，支持英语(含美式、英式、印度、澳洲变体)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等语言转换。系统可在CPU环境下实现实时推理，其中中文模型支持中英混合输入。该框架提供Hugging Face在线体验和本地部署方案，采用MIT许可证发布。

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。

KAN-TTS - TTS语音合成训练框架

GithubKAN-TTSModelScope开源项目文本转语音模型语言支持

KAN-TTS能够提供从零开始训练个性化文本到语音模型的能力。支持包括sam-bert和hifi-GAN在内的多种模型，并持续进行模型更新。支持多种语言，包括普通话、英语等。详尽的培训教程和在线演示可在官方网站查阅。如有疑问，欢迎联系我们。

mars5-tts - MARS5英文语音合成模型，提供多声部解析能力

CAMB.AIGithubMARS5开源项目深度学习热门自然语言处理语音模型

MARS5是由CAMB.AI开发的英文语音合成模型，采用两阶段AR-NAR管道设计，并具有创新的NAR组件。该模型能够在仅需5秒的音频和一小段文本的情况下，处理包括体育解说、动画等在内的多样化、复杂的语调场景。用户可以通过简单的设置，选择浅色克隆或深色克隆方法进行语音合成，优化输出以适应特定用途。支持通过Docker或API使用模型，适合没有硬件条件的用户。详见官方文档和GitHub页面。

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。

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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