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LPCNet

低复杂度神经语音合成与压缩算法

LPCNet是一种基于WaveRNN的低复杂度语音合成算法实现。通过结合线性预测技术,该项目在普通CPU上实现高质量语音合成,并支持1.6 kb/s的超低比特率压缩。LPCNet提供开源代码用于语音合成和编码研究,包括模型训练、优化以及实时包损失隐藏等功能,为语音技术研究和应用奠定基础。

Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
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。
DeepFilterNet - 用于全频段音频(48kHz)的低复杂度语音增强框架
DeepFilterNetGithub全带宽音频实时处理开源项目语音增强降噪
DeepFilterNet是一个低复杂度的全频段音频(48kHz)实时语音增强框架,支持Linux、MacOS和Windows。该项目包含用于数据加载和增强的Rust代码模块,以及Python接口和预训练模型。它还支持LADSPA插件,用于实时噪声抑制,并提供详细的安装和使用指南,适用于终端命令行、Python脚本和深度学习模型训练等多种应用场景。
TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统
GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成
TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统,提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据,仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块,将输入序列转换为梅尔对数谱图,以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术,实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。
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。
ParallelWaveGAN - 通过Pytorch实现多种高效声码器模型
GithubHiFi-GANMelGANParallelWaveGAN多扬声器模型实时语音合成开源项目
ParallelWaveGAN项目以非官方形式用Pytorch实现了多种声码器模型,如Parallel WaveGAN、MelGAN等,支持实时语音合成并兼容ESPnet-TTS、NVIDIA's Tacotron2等系统。可帮助用户搭建适应多种语言的声音合成器。
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。
MelNet - MelNet音频频域生成模型的全面实现
GithubMelNetPythonTTS合成开源项目条件生成音频生成
MelNet项目提供了一个在音频频域中生成模型的实现,支持无条件与条件音频生成。该技术兼容多个数据集,包括Blizzard和VoxCeleb2,支持灵活的训练配置,同时实现多GPU训练与TTS合成,不断更新以支持更多音频处理功能。它为致力于音频生成技术研究的开发者和研究人员提供了有力工具。
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。
lora-svc - 开源AI歌声转换系统,结合Whisper和BigVGAN的先进技术
BigVGANGithubLoRASinging Voice ConversionWhisper人工智能开源项目
lora-svc是一个开源的歌声转换系统,集成了OpenAI的Whisper、Nvidia的BigVGAN和Microsoft的Adapter技术。该项目利用多语言语音识别、反混叠语音生成和高效微调等技术,实现高质量的声音转换。lora-svc提供完整的数据处理、模型训练和推理流程,支持自定义训练和灵活推理,适合研究声音转换技术的开发者和研究人员使用。
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