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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。

metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型,支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型,经过10万小时的语音训练,支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆(仅需30秒参考音频)。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用,并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
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。
vits2 - 单阶段文本转语音系统的效率与质量提升
GithubSK TelecomVITS2单阶段模型开源项目文本到语音自然语言处理
VITS2项目融合了对抗学习与结构设计,在单阶段文本转语音技术上实现了显著的质量与效率提升。此模型通过结构和训练机制的优化,增强了语音的自然感和多讲者语音特征的匹配度,并提高了训练及推理速度。VITS2的创新技术显著降低了对音素转换的依赖,支持了完整的端到端处理。
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。
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。
ttskit - 专业的文本到语音转换工具包
GithubSDK接口WEB接口ttskit命令行接口开源项目语音合成
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。
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。
DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术
DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型
DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术,通过激活浅层扩散机制,提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种,实现了保持语音自然度的同时,进行灵活的语音控制,包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景,为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。
RealtimeSTT_LLM_TTS - 整合语音识别与AI对话的开源项目
GPU支持GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音转文字
该项目集成语音识别、AI对话和语音合成,支持GPU加速以实现低延迟交互。具备语音检测、实时转录和唤醒词等功能,可用于开发语音助手和AI对话应用。Web界面支持个性化配置,适合快速构建语音交互系统。
MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测
AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习
MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型,专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项,支持多个本地模型,并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外,项目提供了基于enwik8数据集的训练示例,为开发者提供了实用参考。
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