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bigvsan

GAN神经声码器结合切片对抗网络的创新音频生成模型

BigVSAN项目结合GAN神经声码器和切片对抗网络,旨在提高音频生成质量。该项目基于LibriTTS数据集训练,提供预训练模型及完整的代码实现。包括训练、评估和推理功能,并附有详细使用说明。在多项客观评估指标中,BigVSAN展现出优秀性能,为语音合成技术开辟新方向。

BigVGAN - 大规模训练的通用神经网络声码器
BigVGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成音频处理
BigVGAN是一个通过大规模训练实现的通用神经网络声码器。它可高质量合成多语言语音、环境声音和乐器声音等多种音频。项目提供多个预训练模型,支持44kHz采样率和512倍上采样比率。BigVGAN集成自定义CUDA内核,在单个A100 GPU上推理速度提升1.5-3倍。
bigvgan_v2_22khz_80band_256x - 大规模训练的通用神经网络声码器 高性能音频生成模型
BigVGANCUDA加速GithubHuggingface开源项目模型神经声码器音频生成预训练模型
BigVGAN是一个通用神经网络声码器,支持高达44kHz采样率和512倍上采样。其最新版本优化了推理速度,改进了模型结构,并使用大规模多样化数据集训练。该模型在语音合成基准测试中表现出色,为音频生成任务提供了高性能解决方案。
bigvgan_v2_44khz_128band_512x - 神经网络声码器支持多采样率和高倍上采样比音频生成
BigVGANGithubHuggingface开源项目模型深度学习神经声码器语音合成语音生成
BigVGAN-v2是一款神经网络声码器,支持44kHz采样率和512倍上采样比。它使用自定义CUDA内核加速推理,采用多尺度子带CQT判别器和梅尔频谱图损失训练。该模型在多语言语音、环境声音和乐器的大规模数据集上训练,提供多种音频配置的预训练检查点。BigVGAN-v2与Hugging Face Hub集成,提供便捷的使用方式和交互式演示。
bigvgan_v2_24khz_100band_256x - 大规模训练的通用神经声码器
BigVGANGithubGradioHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器音频合成
该项目通过大规模训练为神经声码器领域带来了新的发展。其自定义的CUDA内核实现了1.5至3倍的推理速度提升,满足高效应用需求。利用多尺度的子频段判别器和梅尔谱损失进行训练,适应多种音频环境,涵盖多语言语音和环境音等。项目还集成至Hugging Face Hub,提供预训练模型和交互式演示,支持最高24 kHz的采样率和多种频段配置,为语音合成领域的研究者和开发者提供便利。
bigvgan_base_22khz_80band - 支持多采样率的通用神经声码器音频合成系统
BigVGANGithubHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器语音合成音频生成
BigVGAN是一个基于PyTorch的神经声码器项目,通过大规模数据训练实现音频合成。该模型支持44kHz采样率和512倍上采样,集成CUDA推理加速,可处理语音、环境声音和乐器等音频。项目提供多种预训练模型,覆盖不同采样率和mel频带参数配置,适用于多样化的音频生成需求。
hifi-gan - 基于GAN技术的语音合成技术
GithubHiFi-GAN开源项目效率生成对抗网络语音合成高保真
HiFi-GAN是一个开源项目,基于GAN技术,提供高保真且高效的语音合成解决方案。它不仅提供预训练模型,还能适应多种语音数据集,并支持灵活的配置选项。欢迎访问官方演示网站体验语音样本。
vocos-mel-24khz - 基于GAN的高效神经声码器Vocos
GANGithubHuggingfaceVocos开源项目梅尔频谱图模型神经声码器音频合成
Vocos是一个开源的神经声码器项目,采用GAN训练方法,能够从声学特征快速合成高质量音频。它通过生成频谱系数并进行傅里叶逆变换重建音频,实现单次前向传播的高效生成。项目提供预训练模型和Python接口,支持梅尔频谱图重建和文件复合合成。Vocos结合了时域和傅里叶域声码器的优点,为音频合成领域提供了新的技术方案。
SpecVQGAN - 使用视觉提示生成高保真声音的方法
GithubSpecVQGANTransformer代码本声谱图开源项目训练模型
SpecVQGAN项目提出了一种利用视觉提示生成声音的方法。通过将训练数据集缩小到一组代表向量(代码本),这些代码本向量可被控地进行采样,从而根据视觉提示生成新声音。项目使用VQGAN的训练方法在频谱图上训练代码本,并通过GPT-2变体的transformer在视觉特征条件下自回归地采样代码本条目。这种方法可以生成长时间、相关且高保真的声音,并支持多种数据类别。
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。
MSMC-TTS - 多阶段多码本神经网络文本转语音系统
GithubMSMC-TTSVQ-VAE多阶段多码本开源项目神经网络TTS语音合成
MSMC-TTS是一个高性能神经网络文本转语音系统,基于多阶段多码本VQ-VAE技术。该系统集成了MSMC-VQ-VAE和HifiGAN,通过MSMC-VQ-GAN自编码器优化,并采用多阶段预测器作为声学模型。MSMC-TTS在标准和低资源语言的语音合成中表现优异,能够生成紧凑的语音表示和高质量的语音输出。项目提供了详细的训练、测试和推理指南,并包含针对MSMC-VQ-GAN和多阶段预测器的优化建议。
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