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。

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GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络

TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标，支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用，包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用，为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。

speecht5_tts - 基于统一模态预训练的高效语音合成模型

GithubHuggingfaceSpeechT5开源项目文本转语音模型语音合成语音处理预训练模型

SpeechT5是一个基于统一模态预训练框架的语音合成模型。它通过大规模未标记语音和文本数据学习统一表示，提升了语音和文本的建模能力。该模型在语音识别、合成、翻译等多项任务中表现优异。研究者可使用Hugging Face Transformers库轻松实现文本到语音转换，或针对特定需求进行模型微调。SpeechT5为语音处理领域提供了强大而灵活的解决方案。

StyleSpeech - 多说话人自适应文本转语音生成

GithubMeta-StyleSpeech开源项目文本到语音自适应音质预训练模型

Meta-StyleSpeech项目结合最新的多说话者适应性文本到语音合成技术，通过样本少量的语音输入即可生成高质量合成语音。该项目运用风格自适应层归一化技术，高效适配不同说话者的声音特征。提供预训练模型和在线演示供实际应用测试。

Text2Video - 文本生成视频模型

GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成

Text2Video采用深度学习技术，通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络，从文本生成视频，该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法，具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。

soundstorm-pytorch - 基于PyTorch的高效并行音频生成模型

GithubPytorchSoundStorm人工智能开源项目深度学习音频生成

SoundStorm是Google DeepMind开发的高效并行音频生成模型，本项目提供其PyTorch实现。该模型将MaskGiT技术应用于Soundstream的残差向量量化编码，采用Conformer架构。项目包含完整的训练和生成代码，支持原始音频处理和文本到语音转换。此实现整合了多个相关模型，旨在促进前沿语音合成技术的应用与研究。

diffwave - 神经网络驱动的语音及波形快速合成技术

DiffWaveGithub开源项目波形合成器神经声码器语音合成预训练模型

DiffWave是一种基于迭代精细化的神经语音合成器，能从高斯噪声生成语音。支持多GPU和混合精度训练，提供命令行和程序化推理接口，并配有模型和音频样本。

CVPR2022-DaGAN - 基于深度感知的说话头像视频生成技术

DaGANGithub人工智能对抗生成网络开源项目深度感知视频生成

DaGAN是一种新型深度感知生成对抗网络,旨在生成高质量的说话头像视频。该方法利用面部深度信息提升生成效果,可适用于卡通和真人头像。在VoxCeleb1数据集上,DaGAN展现出优异性能。项目开源了预训练模型、在线演示和训练代码,便于研究复现。作为CVPR 2022的成果,DaGAN代表了说话头像生成领域的重要进展。

One-Shot-Voice-Cloning - 一站式语音克隆与风格转换技术

GithubUnet-TTS一键语音克隆开源项目模型训练语音合成风格迁移

One-Shot-Voice-Cloning利用Unet结构和AdaIN层，实现了高效的说话人和风格转换。此技术支持单次语音克隆，无需额外的声音参数输入，有效解决了面对未见说话人和风格迁移的难题。此外，通过Colab notebook，用户可以便捷地测试和验证模型性能。

phaseaug - 创新差分增强技术优化语音合成

GithubPhaseAug一对多映射开源项目相位旋转神经声码器语音合成

PhaseAug是一种新型差分增强技术，通过旋转频率区间相位来模拟语音合成的一对多映射关系。这种方法有效缓解了传统GAN语音合成器的过拟合问题，提高了生成音频质量。PhaseAug无需修改模型架构即可超越基准性能，为语音合成领域提供了新的研究方向，有助于提升合成语音的自然度和多样性。

Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS

GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器

该项目采用非自回归Transformer技术，集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术，如Fastformer和Long-Short Transformer，力求在文本到语音转换领域取得领先成果。

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