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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。

glados-tts - 开源Portal风格语音合成引擎
GLaDOSGithub安装指南开源项目模型训练神经网络语音合成
GLaDOS TTS是一个开源的文本转语音引擎,利用神经网络技术生成Portal游戏风格的GLaDOS语音。该项目支持独立运行和远程API调用,提供了详细的安装说明和训练方法。GLaDOS TTS包含多说话人模型训练和模型优化功能,适用于各种设备和应用场景。开发者可以通过此项目轻松将Portal风格的语音集成到自己的应用中。
parler-tts-mini-v1 - 通过文本提示控制的轻量级语音合成模型
GithubHuggingfaceParler-TTS人工智能开源项目文本转语音模型自然语言处理语音合成
Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音,并通过简单的文本提示控制语音特征,包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成,是开源Parler-TTS项目的组成部分,为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。
Expressive-FastSpeech2 - 非自回归表情文本到语音合成技术
Expressive-FastSpeech2Github多语言支持对话TTS开源项目情感TTS非自回归TTS
Expressive-FastSpeech2是一个非自回归表情文本到语音(TTS)的研究项目,专注于emotional和conversational TTS。该项目使用AIHub多模态视频AI数据和IEMOCAP数据库进行韩语和英语的处理,并提供了不同语言适应和数据处理的指导。
SummerTTS - 独立的开源中英文语音合成系统
C++GithubSummerTTS开源项目模型更新独立编译语音合成
SummerTTS是一个无需外部依赖,本地独立运行的中英文语音合成工具。该系统支持一键编译,基于Eigen和最新的vits语音合成算法,并支持多平台包括Linux,能够有效运行。最新版本增加了纯英文快速模型并优化了文本正则化处理,旨在输出更自然和高质量的语音。详细使用说明及模型下载均可在项目页面获取。
mandarin-tts - 模块化的中文文本到语音合成框架
AI绘图Githubgithubmandarin-ttsvocoder开源项目语音合成
mandarin-tts是一个模块化的中文文本到语音合成框架,适用于加速科研和产品开发。它的主要特点包括模块化配置、多样的声码器支持以及丰富的嵌入选项,如说话人、韵律和文本嵌入。此外,该框架还支持预测语音的持续时间、音调和能量变化,通过开源合作进一步拓展其功能。框架提供多数据集的音频样本和预训练模型,方便用户使用和进一步开发。此外通过正确使用专有名词,如YAML配置文件,并加入客观描述,提供高效的开发工具给研究人员和开发者。
tts-generation-webui - 高效的文本到语音和语音克隆工具
GithubTTS Generation WebUI开源项目语音克隆软件更新音频生成音频转换
tts-generation-webui 是一款由AI驱动的开源文本到语音及语音克隆工具,支持包括 Bark、MusicGen、AudioGen 在内的多种模型。通过简洁的Web界面,用户可以方便地下载、升级及配置,同时享受持续的技术更新和社区支持。
spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型
GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络
Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换,可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成,集成闪速注意力和推测性解码等技术,为TTS研究和开发提供了有力工具。
ChatTTS - 高效定制语音生成,支持速度与情感调节
ChatTTSGithubHuggingface学术用途开源开源项目文本到音频模型模型推理
ChatTTS项目提供文本到音频转换,通过调整语音速度、选择说话者和控制情感表达,支持个性化语音生成,适合学术研究和教育使用。
speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法,采用自监督学习的离散表示技术,分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成,在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外,该技术还可应用于超轻量级语音编解码,以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程,兼容多种数据集和自监督学习方法。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型,支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型,经过10万小时的语音训练,支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆(仅需30秒参考音频)。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用,并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
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