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SoundStorm

并行音频生成技术探索的非官方PyTorch实现

SoundStorm是一个基于谷歌研究的并行音频生成项目的非官方PyTorch实现。该项目采用掩码离散扩散方法,使用HuBERT提取语义并预测声学特征。与原版不同,本实现创新性地使用浅层U-Net组合码本。项目提供完整的数据准备、训练和推理指南,为研究人员提供了探索并行音频生成技术的实用框架。

One-Shot-Voice-Cloning - 一站式语音克隆与风格转换技术
GithubUnet-TTS一键语音克隆开源项目模型训练语音合成风格迁移
One-Shot-Voice-Cloning利用Unet结构和AdaIN层,实现了高效的说话人和风格转换。此技术支持单次语音克隆,无需额外的声音参数输入,有效解决了面对未见说话人和风格迁移的难题。此外,通过Colab notebook,用户可以便捷地测试和验证模型性能。
BigVGAN - 大规模训练的通用神经网络声码器
BigVGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成音频处理
BigVGAN是一个通过大规模训练实现的通用神经网络声码器。它可高质量合成多语言语音、环境声音和乐器声音等多种音频。项目提供多个预训练模型,支持44kHz采样率和512倍上采样比率。BigVGAN集成自定义CUDA内核,在单个A100 GPU上推理速度提升1.5-3倍。
TTS - 高性能文本到语音生成库,支持多语言
GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型
TTS库基于最新研究成果,提供高效的文本到语音生成技术,实现了训练便捷、速度快、质量高的最佳平衡。该库包括预训练模型和数据集质量评估工具,已被广泛应用于20多种语言的产品和研究项目。支持多说话人TTS、快速模型训练、多GPU训练,并兼容PyTorch、TensorFlow和TFLite等多种平台。
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。
speechbrain - 加速对话AI开发的开源PyTorch工具包
GithubPyTorchSpeechBrain人工智能开源项目聊天机器人语音处理
SpeechBrain是一个基于PyTorch的开源框架,专注于对话AI技术的快速开发,涵盖语音助手、聊天机器人和大型语言模型。该项目包含超过200个训练配方,覆盖40个数据集进行20种语音和文本处理任务。支持从零开始构建模型或微调如Whisper、Wav2Vec2等预训练模型。此外,SpeechBrain通过30多个Google Colab教程促进教育和学习,帮助用户深入了解对话AI系统。
Voice-Cloning-App - 声音克隆技术应用:从自动合成到多语言支持
GithubPytorchVoice Cloning App人工智能开源项目数据集语音克隆
Voice-Cloning-App,一个基于Python/Pytorch的高效工具,使用户能在多个平台上进行人声合成和训练。特点包括支持多GPU使用、自动化数据集创建、多语言支持及系统的远程训练功能。即将支持更多语音合成技术和GPU型号,优化数据处理效率。
Bridge-TTS - 创新方法提升文本转语音合成效果
Bridge-TTSGithubSchrodinger Bridge开源项目文本转语音机器学习语音合成
Bridge-TTS是一个革新性的文本转语音(TTS)项目,利用人工智能和机器学习技术,通过创新的数据处理方法优化语音合成。无论在简单还是复杂的应用场景中,它都显著优于传统的扩散模型。这一突破不仅提升了TTS技术水平,还为语音合成和相关人工智能领域开辟了新的研究方向。项目详情、研究方法和结果可在官方网站查阅,完整源代码将在论文被学术界正式接受后公开发布。
FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音
FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音
FastSpeech 2,面向精准快速的文本到语音转换,基于PyTorch与Espnet技术,配备Nvidia与MelGAN工具,极致优化语音生成效果,适合各类开发者利用和研究。
pflowtts_pytorch - 高效零样本语音合成模型
GithubP-Flow开源项目流匹配生成解码器语音合成语音提示零样本TTS
pflowtts_pytorch是P-Flow论文的一个非官方实现,提供了基于语音提示的零样本文本转语音功能。该模型采用语音提示文本编码器和流匹配生成解码器,仅需少量训练数据即可实现与大规模模型相当的说话人相似度,同时具有显著更快的采样速度。在发音准确性和语音自然度方面表现出色,为高效率和高质量的语音合成提供了新的解决方案。
StyleSpeech - 多说话人自适应文本转语音生成
GithubMeta-StyleSpeech开源项目文本到语音自适应音质预训练模型
Meta-StyleSpeech项目结合最新的多说话者适应性文本到语音合成技术,通过样本少量的语音输入即可生成高质量合成语音。该项目运用风格自适应层归一化技术,高效适配不同说话者的声音特征。提供预训练模型和在线演示供实际应用测试。
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