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通过深度学习实现情感语音合成

项目通过深度学习实现情感语音合成,包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略,如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题,但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。

EMO - 音频驱动的富表情肖像视频生成模型
EMOGithub人像视频生成开源项目扩散模型表情合成音频到视频转换
EMO是一种音频到视频的扩散模型,可在弱条件下生成表现力丰富的肖像视频。该项目由阿里巴巴智能计算研究院开发,将音频输入转化为面部表情和头部动作,增强数字人物的自然度和情感表达。EMO技术在虚拟主播和数字人互动等领域具有应用潜力,可提供更真实的视觉体验。
t5-base-finetuned-emotion - 基于T5模型的情感识别技术
GithubHuggingfaceT5下游任务传输学习开源项目情感数据集情感识别模型
这个项目展示了T5模型在情感识别中的应用,通过一个高质量的情感数据集进行分类。经过精细调优,T5模型能够识别六种情感:悲伤、快乐、爱、愤怒、恐惧和惊讶,精确度和召回率都非常优秀。该模型可用于情感分析任务,准确率高达93%,展现了自然语言处理领域的先进技术。
Tacotron-pytorch - 端到端文本至语音合成技术的高效实现
GithubLJSpeechTacotron-pytorchpytorch开源项目文本转语音训练
Tacotron-pytorch是基于Pytorch框架开发的端到端文本至语音合成模型。该项目支持通过清晰的指南轻松部署和训练,使用LJSpeech数据集,并附带完整的预处理代码和网络训练文件。用户可以根据需要自定义超参数,非常适合进行科研和技术开发。项目提供了将成熟度逐渐提升的语音示例,欢迎进行下载和反馈。
EDTalk - 高效解耦的情感说话头像合成框架
EDTalkGithub人脸动画开源项目情感说话头合成视频驱动音频驱动
EDTalk是一个创新的情感说话头像合成框架,实现了口型、头部姿势和情感表情的高效解耦。该框架通过三个轻量级模块将面部动态分解为独立的潜在空间,使用可学习的基向量定义特定动作。EDTalk采用正交基向量和高效训练策略确保各组件的独立性,并开发了音频到动作模块支持音频驱动的头像合成。这一技术在视频和音频输入下都能实现精确的情感说话头像生成。
GST-Tacotron - PyTorch实现的自动语音合成与风格控制模型
GST-TacotronGithubPyTorch中文支持多说话人数据集开源项目语音合成
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。
EmoV-DB - 情感语音合成的多样化开源数据集
CMU arcticEmoV-DBGithub开源项目强制对齐情感语音数据库语音合成
EmoV-DB是一个专为情感语音合成设计的开源数据集。它收录了四位说话人(两男两女)的录音,包括中性、困倦、愤怒、厌恶和愉悦五种情感风格。数据集基于CMU arctic文本,包含超过5000条录音样本,音频采用16位WAV格式。EmoV-DB还集成了强制对齐功能,可分离语音中的语言和非语言成分。这一资源旨在增强语音生成系统的情感表达控制,为相关研究提供重要支持。
TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统
GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成
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。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
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。
emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理
这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型,能够识别文本中的七种情绪,包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调,特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶,为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。
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。
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