DDSP-SVC

低硬件需求语音转换工具，支持多音色训练

DDSP-SVC 声音转换 AI语音转换数字声音信号处理深度学习 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

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。

so-vits-svc - 虚拟歌声转换工具，提供丰富的自定义功能

GithubSinging Voice ConversionSoftVC VITS人工智能模型开源项目热门语音合成

so-vits-svc是一个专注于虚拟歌声转换(SVC)的项目，不支持文本到语音(TTS)功能。该项目利用SoftVC内容编码器从源音频中提取语音特征，并通过VITS进行处理，保留了原始音频的音调和语调。此外，该项目还支持Whisper-PPG编码器和静态/动态声音融合等新功能。最新版本支持通过浅层扩散模型改善声音质量，为开发者提供了一个稳定的学习和实验平台，但不适用于商业生产环境。

so-vits-svc-fork - 高效实时声音转换与改进界面

Githubso-vits-svc-fork实时转换开源开源项目语音转换预训练模型

so-vits-svc-fork项目基于so-vits-svc分支进行改进，支持实时声音转换并优化了用户界面。它不仅兼容旧版模型，同时通过高效的训练流程和简捷的pip安装过程提供了良好的用户体验。项目集成了QuickVC和ContentVec技术，显著提升音调估计准确性，并支持通过图形界面或命令行实时进行语音转换，同时支持自动下载预训练模型。

DragonianVoice - 支持多种TTS、SVC和SVS技术的语音处理工具

DiffusionDragonianVoiceGithubOnnxSVCTTS开源项目

DragonianVoice提供TTS、SVC和SVS的Onnx框架推理库，支持C、Cpp及C#调用。项目与fish-speech联动，使用ggml框架重写。支持多种深度学习模型如Tacotron2、Vits和SoVitsSvc，并解决DmlEP推理错误。用户需遵守使用协议，确保合法合规使用开源项目。

lora-svc - 开源AI歌声转换系统，结合Whisper和BigVGAN的先进技术

BigVGANGithubLoRASinging Voice ConversionWhisper人工智能开源项目

lora-svc是一个开源的歌声转换系统，集成了OpenAI的Whisper、Nvidia的BigVGAN和Microsoft的Adapter技术。该项目利用多语言语音识别、反混叠语音生成和高效微调等技术，实现高质量的声音转换。lora-svc提供完整的数据处理、模型训练和推理流程，支持自定义训练和灵活推理，适合研究声音转换技术的开发者和研究人员使用。

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI - 开源AI变声框架实现实时变声和快速模型训练

GithubWebUI人工智能变声开源项目训练语音转换

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的开源变声框架。该项目支持实时变声和快速模型训练，只需少量数据即可生成高质量变声模型。框架提供多语言界面和跨平台支持，并配有详细教程。项目采用检索式方法替换输入源特征，有效防止音色泄漏。支持在中低配置GPU上快速训练，并可通过模型融合调整音色。WebUI界面简洁直观，内置UVR5模型便于人声分离。采用InterSpeech2023-RMVPE算法提取音高，性能出色且资源占用低。该框架支持多种硬件加速，适用于不同用户需求，是一个功能丰富且操作简便的AI变声工具。

Diff-HierVC - 分层扩散模型实现高质量零样本语音转换

Diff-HierVCGithub开源项目扩散模型语音转换零样本说话人适应音高生成

Diff-HierVC是一种分层语音转换系统，采用DiffPitch和DiffVoice两个扩散模型。DiffPitch生成目标音高，DiffVoice转换语音风格。系统还使用源滤波器编码器和掩蔽先验技术，提高语音风格迁移和说话人适应能力。在零样本语音转换中，Diff-HierVC实现0.83%字错率和3.29%等错率，展现出色的音高生成和语音风格迁移性能。

Retrieval-based-Voice-Conversion - 基于VITS的开源语音转换框架

AI语音GithubRVCVITS开源框架开源项目语音转换

Retrieval-based-Voice-Conversion是一个基于VITS的开源语音转换框架。该项目提供库、API和命令行接口，支持标准和自定义设置，允许灵活配置模型和环境。它具有详细的音频推理参数设置功能，并支持Docker部署，使语音转换技术更易于使用和实施。

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。

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。

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