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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。

Matcha-TTS - 具有条件流匹配的快速 TTS 架构
GithubMatcha-TTS开源项目试用非自回归神经TTS音频合成预训练模型
Matcha-TTS采用条件流匹配技术,优化语音合成流程,提高效率同时保证音质自然和内存使用最优化。官方演示页展示了其快速、自然的语音合成能力,详细信息请参阅ICASSP 2024论文。您还可以直接在HuggingFace平台上尝试该技术。
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。
Multi-Tacotron-Voice-Cloning - 实现俄语和英语语音克隆的多功能深度学习系统
GithubMulti-Tacotron Voice Cloning多语种开源项目文本转语音深度学习语音合成
Multi-Tacotron-Voice-Cloning 是基于Real-Time-Voice-Cloning开发的,支持俄语与英语的多语言语音克隆系统。该系统能够利用几秒钟的音频样本,生成声音的数值模型并应用于文本到语音的转换。提供预训练模型和广泛的数据集,同时支持在线Colab演示,适合需要进行英语或俄语语音合成的用户。
ChatTTS-ui - 多语种文字语音合成工具,支持中英数字混合及本地API接入
API接口CUDA加速ChatTTSGithubffmpeg开源项目语音合成
ChatTTS-webUI为用户提供文字到语音合成服务,支持中英文及数字,可本地运行或通过API接入。采用GPU加速优化处理速度,适合个人及企业使用,提供多种部署方案。
s2t-small-librispeech-asr - 小型LibriSpeech语音识别模型的高效自动化
GithubHuggingfaceLibriSpeechSpeech2Texts2t-small-librispeech-asr开源项目模型自动语音识别语音转换文本
s2t-small-librispeech-asr是一种小型端到端语音识别模型,使用LibriSpeech ASR语料库进行训练。该模型采用自回归的方式生成转录文本,并结合Pytorch及其工具如torchaudio和sentencepiece以提高准确性。在LibriSpeech“clean”和“other”测试集上的WER分别为4.3和9.0,可满足高性能语音识别应用的需求。
voicesmith - 实现个性化语音合成的强大工具
DelightfulTTSGithubUnivNetVoiceSmith多说话者模型开源项目文本转语音
VoiceSmith是一个允许用户训练和应用单语者及多语者模型的平台。该项目基于改良的DelightfulTTS和UnivNet模型,能在个人数据集上进行微调,带来高度自然的语音输出。VoiceSmith还包括数据预处理工具,如自动文本规范化功能,适合在Windows或Linux系统上使用,推荐配置NVIDIA GPU以优化训练效率。
metricgan-plus-voicebank - 基于MetricGAN+的开源语音增强模型实现PESQ 3.15分及STOI 93.0分
GithubHuggingfaceMetricGANPyTorchSpeechBrainVoicebank开源项目模型语音增强
MetricGAN+是一个基于SpeechBrain框架开发的语音增强模型,在Voicebank-DEMAND数据集测试中达到PESQ 3.15分和STOI 93.0分。模型支持16kHz采样率音频处理,提供Python接口实现音频降噪和质量优化。项目开源,可用于语音处理和音频增强等应用场景。
tango - 利用扩散模型和大语言模型实现先进的文本到音频生成
GithubTango人工智能开源项目文本转音频生成潜在扩散模型音频生成
Tango是一个创新的文本到音频生成模型,结合了潜在扩散模型和大语言模型技术。该模型使用冻结的Flan-T5作为文本编码器,训练UNet扩散模型生成音频。尽管训练数据集较小,Tango的性能仍可媲美最先进模型。Tango 2版本通过在Audio-alpaca数据集上的DPO对齐训练进一步提升了生成质量。项目开源了模型代码和预训练权重,为音频生成研究提供了有价值的资源。
NATSpeech - 非自回归文本转语音 (NAR-TTS) 框架
DiffSpeechGithubNATSpeechPortaSpeechPyTorchText-to-Speech开源项目
NATSpeech框架是一款高效的非自回归文本至语音转换系统,特点为便捷的操作、可扩展性强,并采用精准的数据处理技术。框架包括PortaSpeech与DiffSinger两种高质量语音合成技术,适用于高端研究与商业应用,配备详尽的技术文档及安装指导。
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。
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