StyleTTS2

通过样式扩散与对抗训练实现的高质量的文本到语音合成模型

StyleTTS 2 语音合成对抗训练风格扩散大型语言模型 Github 开源项目

StyleTTS 2是一种创新的文本到语音模型，通过样式扩散和大规模语音语言模型的对抗训练，实现高质量的语音合成。该模型利用潜在随机变量生成最适合文本的语音风格，无需参考语音，提高了语音的自然度。StyleTTS 2在单说话人和多说话人数据集上的表现超越了现有模型，并在零样本说话人适应方面表现出色。

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介绍相关项目

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。

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。

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。

deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术

DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型

DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。

Make-An-Audio - 将文本转换为高保真音频的开源扩散模型

GithubMake-An-Audio人工智能开源项目扩散模型文本转音频音频生成

Make-An-Audio是一个开源的文本到音频生成项目，基于条件扩散概率模型。该项目能够从文本等多种模态生成高保真音频，支持文本到音频、音频到音频等多种任务。项目提供了预训练模型和简单的命令行操作，方便用户生成自定义音频。此外，项目还包含了详细的训练和评估流程，以及与其他模型的性能比较。

xtts2-ui - 多语言支持的文字转语音克隆工具

GithubXTTS-2-UI声音样本多语言支持开源项目文本语音克隆语音合成

XTTS-2-UI是一个支撑16种语言的文本至语音克隆工具，仅需10秒的音频样本即可复制声音。项目易于安装与操作，适合个人和科研用途。详细安装和使用方法请参见GitHub页面。

vits - 基于变分自编码器和对抗学习的端到端TTS系统

GithubTTSVITS变分自编码器对抗学习开源项目语音合成

VITS是一种结合变分自编码器和对抗学习的端到端TTS系统，能够提升语音合成的自然度。通过变分推理和正态化流，以及随机时长预测器，VITS实现了多样节奏的语音合成。实验结果表明，该方法在LJ Speech数据集上的表现优于现有的TTS系统，接近真实语音的水平。

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。

naturalspeech2-pytorch - NaturalSpeech 2在PyTorch中的开源实现

GithubPytorch开源项目深度学习自然语音语音合成零样本学习

NaturalSpeech 2是一个基于PyTorch的开源项目，实现了零样本语音和歌唱合成。该项目采用神经音频编解码器和潜在扩散模型，结合非自回归生成和去噪扩散技术，实现高质量的文本到语音转换。项目还优化了注意力机制和Transformer组件，为研究人员和开发者提供了探索先进TTS技术的平台。

AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目

AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成

AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目，支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频，输出高达48kHz的高保真音频，并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点，适用于不同生成任务，支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用，提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能，可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制，允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外，项目提供了详细的使用说明和参数设置选项，方便用户根据需求调整生成过程。

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