tts-hifigan-ljspeech

单声道声码器工具用于将声谱图转换为波形

单说话人 HiFIGAN Github 开源项目语音合成声码器模型 Huggingface LJSpeech

此项目提供基于LJSpeech数据集训练的HiFIGAN声码器，可将声谱图转换为波形，适用于语音合成过程中的应用。模型针对单一发声者设计，但在一定程度上支持多发声者。建议使用22050 Hz采样率的输入数据，并参考SpeechBrain教程快速上手。

speech-dataset-generator - 多语言语音数据集生成与处理工具

GithubSpeech Dataset Generator多语言支持开源项目数据集生成语音识别音频处理

speech-dataset-generator是一款开源的多语言语音数据集处理工具。它支持从多种来源获取音频，包括YouTube、LibriVox和TED Talks等。该工具提供音频转录、质量增强、静音移除、性别识别、多说话者检测等功能，还能计算语速指标。通过集成多种音频增强器，speech-dataset-generator为文本转语音和语音转文本模型的训练提供了全面的数据准备解决方案。

voicefixer_main - 语音修复框架，支持严重退化和历史语音的恢复

GithubVoiceFixer开源项目神经声码器训练评估语音恢复

VoiceFixer 为一款专业语音修复框架，致力于修复严重退化或历史性语音。集成多种先进算法，适用于去噪音、消除回声、提升语音清晰度等多种场景，提供灵活的配置和广泛的测试支持。

dataspeech - 简化语音数据集标注与处理的实用工具

Data-SpeechGithub开源项目数据标注语音AI语音数据集音频转换

Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库，支持音频转换和注释，有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法，使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集，并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。

HierSpeechpp - 分层变分推理实现高质量零样本语音合成

AI模型GithubHierSpeech++变分推理开源项目语音合成零样本

HierSpeech++项目提出了一种基于分层变分推理的零样本语音合成技术。该技术通过文本到向量框架生成语音表示,显著提高了合成语音的自然度和表现力。项目还引入了语音超分辨率框架,可将音频从16 kHz提升至48 kHz。实验表明,HierSpeech++在零样本语音合成任务中优于现有的基于大语言模型和扩散模型的方法,首次实现了人类水平质量的零样本语音合成。

Bert-VITS2 - 多语言BERT驱动的语音合成模型

Bert-VITS2FishAudioGithubMassTTSTTSVITS开源项目

Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型，提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目，并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档，项目强调中文用户需求和法律合规，禁止违规用途。

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。

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。

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。

wavegrad - 由Google Brain设计的高效神经声码器

GithubWaveGrad多GPU训练开源项目神经声码器预训练模型高质量合成

WaveGrad是由Google Brain团队设计的神经声码器，专业于将对数缩放的Mel频谱图转换为波形。此项目提供稳定训练、合成、混合精度训练以及多GPU支持，且支持命令行和API推理接口，配备预训练模型。易于安装，支持通过pip和GitHub进行安装。其多GPU训练和混合精度训练提升了处理效率，适合需进行高效音频处理的开发者。

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。

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