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tts-hifigan-ljspeech

单声道声码器工具用于将声谱图转换为波形

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。

glow-tts - 通过单调对齐搜索进行文本转语音的生成流
GithubGlow-TTSHiFi-GAN并行合成开源项目文本转语音模型训练
Glow-TTS,一款创新的文本到语音转换模型,独立完成文本与语音的单调对齐搜索,无需外部辅助。此模型不仅大幅提升合成速度,还支持多样性与可控性,并可适应多说话人环境。更新项包括采用新技术降低噪声并优化发音,使其在速度和音质上优于传统模型。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型,是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集,运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换,适用于学术研究与商业应用。
Tacotron-pytorch - 端到端文本至语音合成技术的高效实现
GithubLJSpeechTacotron-pytorchpytorch开源项目文本转语音训练
Tacotron-pytorch是基于Pytorch框架开发的端到端文本至语音合成模型。该项目支持通过清晰的指南轻松部署和训练,使用LJSpeech数据集,并附带完整的预处理代码和网络训练文件。用户可以根据需要自定义超参数,非常适合进行科研和技术开发。项目提供了将成熟度逐渐提升的语音示例,欢迎进行下载和反馈。
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。
ttskit - 专业的文本到语音转换工具包
GithubSDK接口WEB接口ttskit命令行接口开源项目语音合成
ttskit是一款包括多种功能的文本到语音转换工具箱,提供melgan、griffinlim、waveglow等多种声码器选择。它兼具命令行和web接口,适合开发者和研究人员快速集成和测试。支持丰富的模型和声纹选项,便于定制个性化语音输出。
SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具
GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型
SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具,采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术,统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面,为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型,支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型,可用于语音处理研究和应用开发。
alvocat-vocos-22khz - 高效的加泰罗尼亚语音频合成技术
CatalanGithubHuggingfaceVocos声码器声音合成开源项目模型语音合成
基于Vocos架构的加泰罗尼亚语音频合成器,通过80-bin Mel频谱生成高质量音频,与多种TTS模型兼容,专为从mel频谱到音频波形的转换而设计,训练于三种加泰罗尼亚语数据集,可作为hifi-gan的高效替代方案。
iSTFTNet-pytorch - 轻量级Mel频谱声码器
GithubMel-spectrogramVocoderiSTFTNet声音合成开源项目轻量级
iSTFTNet,一款结合逆短时傅里叶变换的Mel频谱声码器,训练速度较传统hifigan快30%,性能超前60%。以C8C8I模型为核心,优化声音质量和处理速度,适配快速高效的语音处理需求。虽主要为技术测试和验证,其音质和处理速度的优势已得到实证。
ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具
ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分
ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发,专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分,评估包括长句、多句和单句的稳定性,以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释,为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。
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。
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