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

EEG-To-Text - 脑电波解码实现文本生成及情感分析

EEG解码GithubZuCo数据集开源项目神经语言处理脑电图转文本零样本情感分类

EEG-To-Text项目探索脑电波解码技术，实现开放词汇文本生成和零样本情感分类。该项目基于ZuCo数据集，利用神经网络模型将脑电波信号转换为文本并进行情感分析。这项技术可能为人机交互、辅助沟通和认知科学研究提供新的研究方向。

vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升

GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计

VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型，采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本，旨在通过增强模型结构和训练机制，有效提升语音自然度和特征相似性，同时显著降低对音素转换的依赖，从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频，支持开箱即用的转换学习。

glow-tts - 通过单调对齐搜索进行文本转语音的生成流

GithubGlow-TTSHiFi-GAN并行合成开源项目文本转语音模型训练

Glow-TTS，一款创新的文本到语音转换模型，独立完成文本与语音的单调对齐搜索，无需外部辅助。此模型不仅大幅提升合成速度，还支持多样性与可控性，并可适应多说话人环境。更新项包括采用新技术降低噪声并优化发音，使其在速度和音质上优于传统模型。

pytorch-sentiment-neuron - Pytorch版本的情感神经元实现情感分析与文本生成

Githubcudamlstm_ns.ptpython 3.5pytorchsentiment开源项目

项目pytorch-sentiment-neuron基于Pytorch，实现了利用情感神经元进行情感分析和文本生成。用户可以通过预设模型文件和简单的命令行操作生成文本并进行情感分析，lm.py文件还允许在新数据上重新训练模型。该项目依赖Pytorch、Cuda和Python 3.5，适用于自然语言处理和情感分析领域的研究人员和开发者。

speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术

Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成

该项目开发了一种新型语音重合成方法，采用自监督学习的离散表示技术，分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成，在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外，该技术还可应用于超轻量级语音编解码，以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程，兼容多种数据集和自监督学习方法。

parler-tts-mini-v1 - 通过文本提示控制的轻量级语音合成模型

GithubHuggingfaceParler-TTS人工智能开源项目文本转语音模型自然语言处理语音合成

Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音，并通过简单的文本提示控制语音特征，包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成，是开源Parler-TTS项目的组成部分，为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。

ChatTTS - 高质量中英文对话场景文本转语音模型

AI工具ChatTTS多语言支持对话场景开源模型语音合成

ChatTTS是专注于对话场景的语音生成模型，支持中英双语。经过约10万小时的数据训练，该模型能生成高质量、自然的语音，适用于大型语言模型助手的对话任务和会话式音视频制作。项目团队计划开源基础模型，推动相关研究发展。ChatTTS具有多语言支持和易用性，为开发者和研究人员提供了便捷的文本转语音解决方案。

hubert-large-speech-emotion-recognition-russian-dusha-finetuned - HuBERT模型在俄语语音情感识别上的应用与优化

GithubHuBERTHuggingface俄语开源项目微调模型语音情感识别预训练模型

该项目利用DUSHA数据集对HuBERT模型进行微调，实现了俄语语音情感识别。经优化后的模型在测试集上表现突出，准确率达0.86，宏F1分数为0.81，超越了数据集基准。模型能够识别中性、愤怒、积极、悲伤等情绪类型。项目还提供了简洁的使用示例代码，便于研究人员和开发者将其集成到语音情感分析任务中。

distilbert-base-uncased-emotion - DistilBERT情感分析模型：小巧快速且准确

DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理

这是一个基于DistilBERT的情感分析模型，体积比BERT小40%，速度更快，同时保持93.8%的准确率。模型可将文本分类为6种情感，每秒处理398.69个样本，性能优于BERT、RoBERTa和ALBERT同类模型。该模型采用情感数据集微调，通过简单pipeline即可快速部署使用。

vits - 基于变分自编码器和对抗学习的端到端TTS系统

GithubTTSVITS变分自编码器对抗学习开源项目语音合成

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。

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