dl-for-emo-tts

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。

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介绍相关项目

bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用

GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型

该项目基于bert-base-uncased模型，并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调，支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期，运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化，但在实际应用中显示出一定效果，达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。

WaveRNN - 高效神经音频合成技术

GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成

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。

ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具

ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分

ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发，专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分，评估包括长句、多句和单句的稳定性，以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释，为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。

VoiceFlow-TTS - 结合最新流匹配算法的文本转语音技术

GithubKaldiVoiceFlow开源项目数据准备文本转语音模型训练

VoiceFlow-TTS项目采用先进的矫正流匹配技术，提升了文本到语音转换的效率和自然度。此项目详细介绍了设置环境、准备数据、训练模型以及推理过程，支持多GPU并发处理，兼容多种数据集。

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。

e2-tts-pytorch - E2-TTS 简化的非自回归零样本文本转语音模型

E2 TTSGithubPytorch开源项目深度学习语音合成非自回归模型

E2-TTS-pytorch是一个开源项目，实现了基于PyTorch的E2-TTS（Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS）模型。该项目提供了持续时间预测器和E2TTS模型的简洁实现，支持自定义模型参数如维度和深度。项目包含代码示例和采样功能，基于最新研究成果，为研究人员和开发者提供了一个灵活的TTS实验平台。

Bert-VITS2-ext - 实现声音到脸部表情的同步生成的TTS及声音识别的应用

Bert-VITS2GithubTTS开源项目数据预处理表情生成音频质量

Bert-VITS2-ext 专注于TTS及声音识别的创新应用，实现声音到脸部表情的同步生成。该技术结合VITS，支持多语言，适用于复杂交互场景，为动画与虚拟互动领域开辟新可能。

Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS

GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器

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。

TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统

GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成

TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统，提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据，仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块，将输入序列转换为梅尔对数谱图，以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术，实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。

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。

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