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Transformer-TTS

神经语音合成系统

Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。

F5-TTS - 提高训练和推理速度的先进文本到语音转换系统
E2 TTSF5-TTSGithub开源项目推理数据集训练
项目F5-TTS利用Diffusion Transformer和ConvNeXt V2技术,显著提升了训练和推理速度。支持生成最长30秒的音频,并通过Sway Sampling技术优化推理性能。用户可以自定义数据集,并使用多GPU和fp16配置加速训练。提供单次推理、语音编辑和批量推理功能,并支持通过Gradio App进行操作。多种测试数据集和评估工具确保模型表现稳定高效。
spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型
GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络
Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换,可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成,集成闪速注意力和推测性解码等技术,为TTS研究和开发提供了有力工具。
PortaSpeech - 便携且高质量的PyTorch文本到语音生成工具
GithubPortaSpeechPyTorch实现开源项目文本转语音模型大小音频样本
基于PyTorch的PortaSpeech项目,提供一种高质量且便携的文本到语音转换实现方案。这个项目支持单声道和多声道TTS,包含快速启动指南、多种样本、预训练模型,适合研究和实际开发。它还为数据预处理和模型训练提供详细指南,帮助用户轻松使用并优化其TTS系统。
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。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音
FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音
FastSpeech 2,面向精准快速的文本到语音转换,基于PyTorch与Espnet技术,配备Nvidia与MelGAN工具,极致优化语音生成效果,适合各类开发者利用和研究。
TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术
Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成
🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型,支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调,并且拥有超过1100种预训练模型,适用于多语言和多说话人TTS任务。此外,该库还支持高效的语料库分析和管理,为语音合成提供全面支持。
DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术
DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型
DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术,通过激活浅层扩散机制,提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种,实现了保持语音自然度的同时,进行灵活的语音控制,包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景,为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。
NATSpeech - 非自回归文本转语音 (NAR-TTS) 框架
DiffSpeechGithubNATSpeechPortaSpeechPyTorchText-to-Speech开源项目
NATSpeech框架是一款高效的非自回归文本至语音转换系统,特点为便捷的操作、可扩展性强,并采用精准的数据处理技术。框架包括PortaSpeech与DiffSinger两种高质量语音合成技术,适用于高端研究与商业应用,配备详尽的技术文档及安装指导。
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。
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