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。

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论文

介绍相关项目

vocos-encodec-24khz - 基于频域的高效神经声码器实现快速高质量音频合成

AI语音Fourier变换GithubHuggingfaceVocos开源项目模型神经声码器音频合成

Vocos是一种基于频域的神经声码器，利用生成对抗网络（GAN）训练，实现单次前向传递生成波形。通过在频域建模音频并使用逆傅里叶变换，Vocos能够快速重建高质量音频。项目提供简便的安装方法和使用示例，支持从EnCodec令牌重建音频和文件复制合成。这种创新方法在保证音频质量的同时大幅提升了处理效率，为音频合成技术开辟了新路径。

StableTTS - 轻量级流匹配和DiT驱动的新一代TTS模型

GithubStableTTSTTS模型人工智能开源项目语音合成

StableTTS是一款开源的轻量级中英文语音合成模型，参数量仅为1000万。该项目创新性地结合了流匹配和扩散卷积Transformer技术，灵感源自Stable Diffusion 3。StableTTS提供预训练模型，支持推理、微调和WebUI应用。其独特的模型架构包含扩散卷积Transformer块和流匹配解码器，旨在提升语音合成质量。项目还提供了便捷的训练和推理工具，以及Hugging Face在线演示平台。

TensorVox - 用 C++ 编写的神经语音合成桌面应用程序

Coqui-TTSGithubTensorFlowTTSTensorVoxVITS开源项目神经语音合成

TensorVox是为提高神经语音合成技术普及度而设计的桌面应用。支持多语言，不需庞大Python库，该工具通过TensorFlow C API和LibTorch实现轻量级操作。提供清晰易懂的模型训练和导出指南，是语音技术爱好者的顶级选择。

naturalspeech3_facodec - FACodec语音编解码器实现属性分解和零样本语音合成

FACodecGithubNaturalSpeech 3属性分解开源项目语音合成语音编解码

FACodec作为NaturalSpeech 3的核心组件，将语音波形转换为表示内容、韵律、音色和声学细节的解耦子空间，并能重建高质量语音。该技术简化了语音表示建模，支持多种TTS模型开发，还可实现零样本声音转换。FACodec为语音合成研究提供了强大的处理工具。

FunCodec - 开源神经语音编解码工具包

FunCodecGithubLibriTTS开源工具开源项目神经网络语音编解码

FunCodec是一个高效的开源神经语音编解码工具，提供高质量的文本到语音转换功能，并支持丰富的预训练模型。它易于安装，适用于多种数据集，持续集成最新技术，适合专业开发者和研究人员使用。

Diffusion-SVC - 高效实时语音转换系统

AI模型ContentVecDiffusion-SVCGithub开源项目扩散模型语音转换

Diffusion-SVC是一个基于扩散模型的语音转换项目，专注于实现高质量的实时语音转换。该系统以低显存占用、快速训练和推理为特点，并针对浅扩散和实时应用进行了优化。Diffusion-SVC支持多种预训练模型和编码器，适用于不同规模的GPU，可灵活搭配使用。通过与其他声学模型级联，系统能进一步提升音频质量并降低性能消耗，为语音转换技术带来新的可能性。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统

GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成

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。

llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架

CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目

llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。

DDSP-SVC - 低硬件需求语音转换工具，支持多音色训练

AI语音转换DDSP-SVCGithub声音转换开源项目数字声音信号处理深度学习

DDSP-SVC是一个开源AI语音转换项目，适用于普通个人电脑。相比SO-VITS-SVC，该项目具有较低的硬件资源消耗，训练速度接近RVC。项目包含新型Cascade Diffusion模型，支持多音色训练，提供多个预训练模型，满足多种语音转换需求。

llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库

GithubHugging FaceLLM Compressorvllm开源项目模型优化量化

llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集，支持权重和激活量化，并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式，确保与vllm兼容，同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法，包括激活量化、混合精度和稀疏化技术，为模型优化提供灵活多样的选择。

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