ShortGPT是一款开源工具，利用AI简化视频创建、素材搜集、语音合成和编辑任务。支持多语言配音和视频字幕生成，并能长效保存编辑变量。用户可以选择通过Google Colab快速开始，或本地运行。它集成了Moviepy、OpenAI、ElevenLabs、EdgeTTS、Pexels和Bing Image等技术，提供高效灵活的内容创作体验。

IMS Toucan是由斯图加特大学自然语言处理研究所开发的一套工具集，专注于教学、培训和使用最先进的语音合成模型。该项目基于Python和PyTorch开发，旨在为初学者提供简单、强大的学习工具。此外，IMS Toucan支持多语言和多讲者音频生成，可用于文学研究、语音克隆等多种场景。

IBM Watson的文本转语音服务是一个支持多种语言和语音选项的API云服务，可将文本高效转化为自然的语音输出。此服务不仅可广泛应用于各种应用程序，还能通过语音交互优化用户体验，提升品牌形象。现已支持容器化部署，帮助合作伙伴在商业应用中更便捷地集成先进的AI技术，并确保数据的安全性与隐私保护。

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。

由Google的声音理解与大脑团队开发的Tacotron，是一款实现自动语音生成的模型。包含相关论文的音频样本。注意：此模型不是Google的官方产品。

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。

RHVoice是一款免费开源的语音合成软件，支持英语、俄语、葡萄牙语等多种语言。利用先进的统计参数合成技术，基于开源语音技术，提供清晰可懂的语音输出。该软件不仅支持Windows、GNU/Linux，Android平台，还兼容SAPI5和其他文本到语音接口，适合视障人士阅读使用。

ChatTTS-webUI为用户提供文字到语音合成服务，支持中英文及数字，可本地运行或通过API接入。采用GPU加速优化处理速度，适合个人及企业使用，提供多种部署方案。

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。

ttskit是一款包括多种功能的文本到语音转换工具箱，提供melgan、griffinlim、waveglow等多种声码器选择。它兼具命令行和web接口，适合开发者和研究人员快速集成和测试。支持丰富的模型和声纹选项，便于定制个性化语音输出。

Piper, 一款为树莓派4特化的高速文本到语音(TTS)系统，支持多语言和ONNX运行时框架。用VITS训练的多样化语音模型保证了顶级的输出质量。适用于命令行操作，可用于家庭自动化、教育以及辅助技术等多种应用场景。

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。

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。

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。

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。

Murf AI 支持120多种逼真的文本到语音选项，在20多种语言中选择，轻松适用于产品展示、教育培训及内容创作，便捷转换文本为声音，优化您的听觉体验。

本项目集成了乌克兰语的自动语音识别和语音合成的最新进展与数据集。详细涵盖了多种语音模型如wav2vec2和Citrinet，同时提供模型评估和测试结果。加入我们的Discord或Telegram社区，共同推动乌克兰语语音技术的前沿发展。

StyleTTS是一款高效的文本到语音合成工具，能够从参考语音中学习并再现其语调与情感，同时确保语音自然和说话者之间的高度相似度。

DiffWave是一种基于迭代精细化的神经语音合成器，能从高斯噪声生成语音。支持多GPU和混合精度训练，提供命令行和程序化推理接口，并配有模型和音频样本。

Parrots工具套件整合了先进的多语言语音识别与语音合成技术，提供中文、英文及日文支持。其功能强大的ASR与TTS模型旨在为开发者打造快速、高效的语音交互体验。安装简便，适合处理多种语言的语音数据。

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。

PL-BERT，一种创新的音素级预训练语言模型，通过预测掩码音素对应的字形，有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估，其合成语音质量在面对非模型文本时，较传统方法有明显提高，推动了语音合成技术的进步。

Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术，支持复杂的多语言语音合成实验，提供完善的编码器共享机制，并包含丰富的语言数据及互动示范，旨在推动学术研究及应用开发。

HiFi-GAN是一个开源项目，基于GAN技术，提供高保真且高效的语音合成解决方案。它不仅提供预训练模型，还能适应多种语音数据集，并支持灵活的配置选项。欢迎访问官方演示网站体验语音样本。

探索TensorFlowTTS：快速、灵活的多语言语音合成平台，采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN，可部署于移动设备，助力全球开发者创造多语种语音应用。

🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型，支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调，并且拥有超过1100种预训练模型，适用于多语言和多说话人TTS任务。此外，该库还支持高效的语料库分析和管理，为语音合成提供全面支持。

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。

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。

Voicemaker® 是一款使用AI技术优化的先进文本到语音转换工具，支持多种语言和声音选项，确保自然流畅的听觉体验。用户可以自定义语速、音调和语音效果，广泛应用于有声内容制作与教育领域。该平台提供多样的付费计划，并受到全球多个知名品牌的信赖和使用。

DiffSinger是一个基于浅扩散机制的高质量歌声合成技术，专注于精准的语调与旋律控制。项目支持多种数据集和加速技术，已获AAAI-2022认可，并提供开源代码及应用实例。

基于TensorFlow的Tacotron模型，是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集，运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换，适用于学术研究与商业应用。

mrcp-plugin-with-freeswitch 项目利用FreeSWITCH实现实时语音处理，结合UniMRCP Server集成讯飞开放平台（xfyun）插件进行语音识别和合成。项目包括完善的安装和配置指南，便于快速构建端到端的语音呼叫中心，支持多种操作系统，包括MacOS和Linux平台。

Text2Video采用深度学习技术，通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络，从文本生成视频，该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法，具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。

VALL-E是一个基于PyTorch的开源项目，通过神经编解码器语言模型实现零样本文本到语音的转换。该模型可在单GPU上训练，能模拟特定说话者的语音，并采取了措施以防止技术的潜在滥用。然而，开发者没有提供完全训练的模型和服务。VALL-E提供了包括英语和中文在内的多语种语音技术支持，是语音技术研究的有益工具。

该项目采用非自回归Transformer技术，集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术，如Fastformer和Long-Short Transformer，力求在文本到语音转换领域取得领先成果。

XTTS-WebUI是一个强大的语音合成界面，利用先进的XTTS技术，支持无需安装的便携式版本，能够处理批量文件，维持翻译语音的原真性，并通过神经网络自动优化语音合成结果。此外，用户还可以自定义调整语音模型，实现无需深度学习背景即可操作的专业语音处理。

Speech Note是一款集成多语言支持的Linux桌面与Sailfish OS平台应用，提供离线语音识别和翻译，保证了极高的隐私性，无需联网即可快速完成文字和语音的转换和翻译。适用于对隐私要求高的笔记、阅读和翻译等多场景使用。

Multi-Tacotron-Voice-Cloning 是基于Real-Time-Voice-Cloning开发的，支持俄语与英语的多语言语音克隆系统。该系统能够利用几秒钟的音频样本，生成声音的数值模型并应用于文本到语音的转换。提供预训练模型和广泛的数据集，同时支持在线Colab演示，适合需要进行英语或俄语语音合成的用户。

Fish Speech项目是一个基于最新语音合成模型的平台，提供包括VITS2、Bert-VITS2在内的多种模型。项目代码遵循CC-BY-NC-SA-4.0许可发布，且拥有多种语言文档支持和实用的在线演示。该平台适用于学术研究和开发使用，旨在推动语音合成技术的发展并提供高质量的语音生成服务。

PaddleSpeech是基于PaddlePaddle平台的开源语音处理工具集，覆盖自动语音识别、文本转语音合成、说话人确认及声音分类等多项功能，提供易于使用、高效和灵活的模型，支持各类语音相关任务。工具集包含全流程服务，支持流式识别与合成系统，为研究和工业应用提供强大支持。

edge-TTS-record是一款适用于Windows平台的Microsoft Edge浏览器语音录制工具。能够录制在线中文语音合成并输出为.wav格式。该工具支持Microsoft Edge Chromium版，提供Xiaoxiao与Yunyang两种逼真的中文语音选项。操作简单，下载运行后，联网通过文字编辑框输入文本，调整参数后可试听与录制。适合需要高质量语音输出的各类应用场景。

Ekho是一个开源的中文文本转语音工具，属于eGuideDog项目。它旨在帮助视障人士更好地获取信息，支持普通话语音输出，并允许用户自定义或更新语音数据，以提高听觉体验的流畅性和准确性。

Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术，并包含Tacotron训练支持， 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放，并附有详细使用指南与多样化的自定义功能，以便进行高质量的文本到语音转换。

Awesome Audio Plaza汇聚全球音频领域的最新研究成果和创新项目。涵盖自然语音合成、音乐创作、自动语音识别至声音转换等多个子领域，为研究人员、学者及爱好者提供了一个内容丰富的信息平台。该平台通过整合arxiv、Hugging Face日报、Twitter、GitHub等多种资源，确保用户能够访问到前沿科研和技术动态。

一款基于Tensorflow构建的开源端到端语音处理平台，旨在提升语音处理技术的研究与实际应用。支持自动语音识别、语音合成、关键词检测等多项功能，配备多GPU训练和无Kaldi的Python特征提取，实现了多种模型结构如FastSpeech和Conformer，适用于各类研究和应用需求。该平台在最新更新中加入了FastSpeech2和Conformer-CTC模型以优化处理速度和准确性。

本项目汇聚了语音识别与语音合成领域的重要研究论文，涵盖多个子领域，包括自动语音识别（ASR）、说话人验证、声音转换和语音合成（TTS）等。提供广泛的研究成果和方法论参考，这些资源可以帮助研究人员和开发人员探索从文本到音频的转换技术和相关音乐建模应用。该资源适用于学术研究和实际开发中的技术革新和行业推动。

GST-Tacotron是一个基于PyTorch的端到端语音合成系统实现，实现无监督风格建模、控制与转移技术。该项目已增加对Blizzard数据集的支持，同时提供了预训练模型，专门针对中文数据集进行训练。支持简单的命令行操作以训练模型和生成.wav格式的语音文件，方便研究人员和开发者在多说话人数据集上进行语音合成实验。

hass-edge-tts是一个基于Microsoft Edge浏览器TTS服务的Home Assistant组件，无需申请app_key即可启动使用，节省了额外的权限和成本。该组件支持广泛的语言和声音数据库，操作简便，易于在Home Assistant环境中配置。用户可自定义语音设置，调整音量、语速等参数，以适应不同的智能家居应用场景。组件安装简单，使用方便，是智能家庭环境中的实用工具。

google-tts-api 提供Node.js环境下全面的文本转语音支持，包括多语言选项、语速调整等功能，支持输出URL或Base64编码，适合多种交互场景。