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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介绍相关项目

encodec_32khz - 神经网络驱动的实时音频编解码器

EnCodecGithubHuggingfaceMusicGen实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码

EnCodec 32kHz是Meta AI研发的实时音频编解码器，采用神经网络和量化潜在空间的流式架构。该模型通过多尺度频谱图对抗机制提升音频质量，支持多种采样率和带宽设置。EnCodec不仅可独立用于音频压缩，还能与MusicGen模型结合进行音乐生成，体现了在音频处理领域的广泛应用潜力。

tacotron - 开源文字到语音合成系统，采用TensorFlow实现

GithubTacotronTensorFlow开源开源项目训练模型语音合成

Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统，能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis'，虽然当前性能未及Google的演示，但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集，并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南，便于用户快速开始使用及测试。

encodec_24khz - Meta AI开发的神经网络音频编解码器

EnCodecGithubHuggingfaceMeta AI实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码器高保真音频

EnCodec是Meta AI开发的神经网络音频编解码器，采用流式编码器-解码器架构和量化潜在空间。它使用多尺度频谱图对抗性训练，有效减少伪影，产生高质量音频样本。EnCodec在不同带宽下性能优异，适用于实时音频压缩、解码和各种音频处理应用。

wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别仅需少量标记数据

GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理

Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型，通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后，能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上，全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率；仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果；10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。

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。

bigvsan - GAN神经声码器结合切片对抗网络的创新音频生成模型

BigVSANGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成

BigVSAN项目结合GAN神经声码器和切片对抗网络，旨在提高音频生成质量。该项目基于LibriTTS数据集训练，提供预训练模型及完整的代码实现。包括训练、评估和推理功能，并附有详细使用说明。在多项客观评估指标中，BigVSAN展现出优秀性能，为语音合成技术开辟新方向。

rvc-tts-pipeline - TTS与RVC融合的开源语音合成流水线

AI语音GithubPyTorchRVC-TTS-Pipeline开源项目语音合成语音转换

RVC-TTS-Pipeline是一个开源语音合成项目，结合文本到语音(TTS)和RVC模型技术，旨在生成接近原始说话者声音的语音输出。该项目将TTS生成的音频转换为RVC模型的训练权重，提高了语音还原质量。项目提供简单的安装步骤和API，方便用户进行语音合成。目前仍处于开发阶段，存在一些问题待解决。

Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术

GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成

Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具，能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架（SV2TTS），并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员，支持多种数据集，提供预训练模型以简化使用和实验过程。

rnnoise - 开源深度学习实时语音降噪库

GithubRNNoise噪音抑制开源项目机器学习神经网络语音增强

RNNoise是一个开源的基于循环神经网络的噪声抑制库，专注于实时全频带语音增强。它采用混合DSP和深度学习方法，支持48kHz采样率的16位PCM文件处理。该项目提供简单的命令行工具，同时允许用户使用自定义数据集进行模型训练。RNNoise还支持可加载模型，提高了系统的灵活性和适应性。

sherpa-ncnn - 轻量级多平台实时语音识别工具

AndroidGithubsherpa-ncnn多平台实时开源项目语音识别

sherpa-ncnn 是一个开源的实时语音识别项目，支持 Linux、macOS、Windows 及嵌入式设备。基于 ncnn 框架开发，无需依赖 PyTorch，具有轻量化和高效性特点。项目提供详细文档、演示视频和 Android 应用开发指南。支持多语言识别和背景噪音处理，适用于各种语音识别应用场景。

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