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megatts2

Megatts2 的非官方实现,多语种语音合成训练

megatts2为Megatts2的非官方实现,支持中英文混合的深度学习语音合成训练。该项目涵盖数据处理、模型训练及语音推理,使用Pytorch-lightning框架优化训练流程,目标训练1000小时语音数据。

StyleTTS2 - 通过样式扩散与对抗训练实现的高质量的文本到语音合成模型
GithubStyleTTS 2大型语言模型对抗训练开源项目语音合成风格扩散
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。
spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型
GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络
Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换,可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成,集成闪速注意力和推测性解码等技术,为TTS研究和开发提供了有力工具。
mandarin-tts - 模块化的中文文本到语音合成框架
AI绘图Githubgithubmandarin-ttsvocoder开源项目语音合成
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。
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。
speecht5_tts - 基于统一模态预训练的高效语音合成模型
GithubHuggingfaceSpeechT5开源项目文本转语音模型语音合成语音处理预训练模型
SpeechT5是一个基于统一模态预训练框架的语音合成模型。它通过大规模未标记语音和文本数据学习统一表示,提升了语音和文本的建模能力。该模型在语音识别、合成、翻译等多项任务中表现优异。研究者可使用Hugging Face Transformers库轻松实现文本到语音转换,或针对特定需求进行模型微调。SpeechT5为语音处理领域提供了强大而灵活的解决方案。
VITS-fast-fine-tuning - 个性化多语言语音合成与转换工具
GithubVITS声音转换多语言开源项目文本转语音语音克隆
VITS-fast-fine-tuning是一个开源的语音合成项目,旨在快速实现个性化的多语言文本转语音和声音转换功能。该工具支持中英日三语合成,允许用户添加自定义声音,并实现角色间的声音转换。项目提供本地训练和Google Colab两种方式,适应不同用户需求。此外,它能从多种音频源(如短音频、长音频、视频和B站链接)克隆声音,为用户提供灵活的声音定制选项。VITS-fast-fine-tuning的微调过程通常只需1小时左右,大大提高了个性化语音模型的开发效率。
ZMM-TTS - 零样本多语言多说话人语音合成技术创新
GithubZMM-TTS多语言多说话人开源项目自监督学习语音合成
ZMM-TTS是一个多语言多说话人语音合成框架,基于大规模预训练自监督模型的量化语音表示。该项目首次将文本和语音自监督学习模型的表示应用于多语言语音合成。实验表明,ZMM-TTS在六种高资源语言中,对已知和未知说话人都能生成自然度高、相似度好的语音。即使对缺乏训练数据的新语言,也能合成清晰且与目标说话人相似的音频。
StableTTS - 轻量级流匹配和DiT驱动的新一代TTS模型
GithubStableTTSTTS模型人工智能开源项目语音合成
StableTTS是一款开源的轻量级中英文语音合成模型,参数量仅为1000万。该项目创新性地结合了流匹配和扩散卷积Transformer技术,灵感源自Stable Diffusion 3。StableTTS提供预训练模型,支持推理、微调和WebUI应用。其独特的模型架构包含扩散卷积Transformer块和流匹配解码器,旨在提升语音合成质量。项目还提供了便捷的训练和推理工具,以及Hugging Face在线演示平台。
Bert-VITS2 - 多语言BERT驱动的语音合成模型
Bert-VITS2FishAudioGithubMassTTSTTSVITS开源项目
Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型,提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目,并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档,项目强调中文用户需求和法律合规,禁止违规用途。
XTTS-v2 - 多语言语音克隆与生成的开源解决方案
CoquiGithubHuggingfaceⓍTTS声音克隆多语言支持开源项目模型语音生成
XTTS-v2是一个开源的语音生成模型,通过6秒音频实现跨语言声音克隆。支持17种语言,包括新增的匈牙利语和韩语。模型优化了说话人条件设置,提升了音质和韵律表现。适用于文本到语音转换、语音克隆等场景,采用Coqui公共模型许可证。
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