UnivNet是一种利用多分辨率频谱鉴别器的神经声码器，旨在提供高保真波形生成。本项目包括一个非官方PyTorch实现，并可与原始研究的客观评分相匹敌。它在主观评测中胜过HiFi-GAN，推理速度也比HiFi-GAN快1.5倍。项目还提供预置的训练参数和预训练模型，支持高度自定义和不同的音频数据源。

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。