CoMoSpeech

一步实现高质量语音和歌声合成的一致性模型

CoMoSpeech 语音合成一步采样一致性模型快速推理 Github 开源项目

CoMoSpeech是一种创新的语音合成方法，通过单步扩散采样实现高质量语音生成。该模型从扩散教师模型中提炼一致性模型，在保持音频质量的同时显著提高推理速度。在文本转语音和歌声合成任务中，CoMoSpeech展现出优异性能，推理速度超过实时150倍，大幅提升了基于扩散采样的语音合成的实用性。

HierSpeechpp - 分层变分推理实现高质量零样本语音合成

AI模型GithubHierSpeech++变分推理开源项目语音合成零样本

HierSpeech++项目提出了一种基于分层变分推理的零样本语音合成技术。该技术通过文本到向量框架生成语音表示,显著提高了合成语音的自然度和表现力。项目还引入了语音超分辨率框架,可将音频从16 kHz提升至48 kHz。实验表明,HierSpeech++在零样本语音合成任务中优于现有的基于大语言模型和扩散模型的方法,首次实现了人类水平质量的零样本语音合成。

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

GithubStyleTTS 2大型语言模型对抗训练开源项目语音合成风格扩散

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。

voicesmith - 实现个性化语音合成的强大工具

DelightfulTTSGithubUnivNetVoiceSmith多说话者模型开源项目文本转语音

VoiceSmith是一个允许用户训练和应用单语者及多语者模型的平台。该项目基于改良的DelightfulTTS和UnivNet模型，能在个人数据集上进行微调，带来高度自然的语音输出。VoiceSmith还包括数据预处理工具，如自动文本规范化功能，适合在Windows或Linux系统上使用，推荐配置NVIDIA GPU以优化训练效率。

vocos-mel-24khz - 基于GAN的高效神经声码器Vocos

GANGithubHuggingfaceVocos开源项目梅尔频谱图模型神经声码器音频合成

Vocos是一个开源的神经声码器项目,采用GAN训练方法,能够从声学特征快速合成高质量音频。它通过生成频谱系数并进行傅里叶逆变换重建音频,实现单次前向传播的高效生成。项目提供预训练模型和Python接口,支持梅尔频谱图重建和文件复合合成。Vocos结合了时域和傅里叶域声码器的优点,为音频合成领域提供了新的技术方案。

CosyVoice_For_Windows - 多语言语音合成工具支持零样本和跨语言生成

AI语音CosyVoiceGithub开源项目深度学习自然语言处理语音合成

CosyVoice_For_Windows是一个开源的语音合成项目，支持多语言、零样本和跨语言语音生成。该工具提供SFT、零样本、跨语言和指令推理等多种模式。项目包含Web演示界面，便于快速了解功能。同时还支持高级训练和部署，适用于语音合成的研究和应用开发。

FCH-TTS - 并行语音合成模型

GithubParallelTTS合成样例声码器开源项目语音合成预训练模型

FCH-TTS采用先进的并行语音合成技术，快速生成高质量语音。支持多语种及多种声音风格，满足多样化应用需求。项目持续迭代，引入诸如SoftDTW损失函数等新功能和优化，同时集成顶尖的声码器技术。FCH-TTS不仅提供预训练模型和丰富的合成示例，还允许用户自定义训练和合成，适用于教育、娱乐及商业多个领域。

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。

MSMC-TTS - 多阶段多码本神经网络文本转语音系统

GithubMSMC-TTSVQ-VAE多阶段多码本开源项目神经网络TTS语音合成

MSMC-TTS是一个高性能神经网络文本转语音系统，基于多阶段多码本VQ-VAE技术。该系统集成了MSMC-VQ-VAE和HifiGAN，通过MSMC-VQ-GAN自编码器优化，并采用多阶段预测器作为声学模型。MSMC-TTS在标准和低资源语言的语音合成中表现优异，能够生成紧凑的语音表示和高质量的语音输出。项目提供了详细的训练、测试和推理指南，并包含针对MSMC-VQ-GAN和多阶段预测器的优化建议。

AudioLCM - 基于潜在一致性模型的文本到音频生成系统

AudioLCMGithub开源实现开源项目文本生成音频潜在一致性模型高质量音频生成

AudioLCM是一个开源的文本到音频生成系统，基于潜在一致性模型。该项目提供完整实现代码和预训练模型，支持高效生成高质量音频内容。AudioLCM在ACM-MM'24会议被接受，并在GitHub和HuggingFace平台发布。研究人员可使用预训练模型进行推理，或按指南准备数据集训练自定义模型。项目还包含数据集处理、变分自编码器训练等功能。

DiffSinger - 通过浅层扩散机制进行歌唱语音合成

DiffSingerDiffSpeechGithubLJSpeechPyTorch声音合成开源项目

DiffSinger项目通过PyTorch实现高效的浅层扩散机制声音合成。该项目支持多样的模型训练配置，涵盖基础、辅助解码器及浅层版本，并提供实时控制音调、音量和语速的功能，以适应不同的声音合成需求。适用于LJSpeech等数据集，适合从事音频合成研究与开发的专业人士。

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