BigVGAN

大规模训练的通用神经网络声码器

BigVGAN是一个通过大规模训练实现的通用神经网络声码器。它可高质量合成多语言语音、环境声音和乐器声音等多种音频。项目提供多个预训练模型，支持44kHz采样率和512倍上采样比率。BigVGAN集成自定义CUDA内核，在单个A100 GPU上推理速度提升1.5-3倍。

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wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别仅需少量标记数据

GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理

Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型，通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后，能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上，全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率；仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果；10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。

tacotron - 谷歌发展的全自动语音合成模型Tacotron

Brain teamsGithubGoogleSound UnderstandingTacotron开源项目语音合成

由Google的声音理解与大脑团队开发的Tacotron，是一款实现自动语音生成的模型。包含相关论文的音频样本。注意：此模型不是Google的官方产品。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统

GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成

Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现

GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成

基于TensorFlow的Tacotron模型，是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集，运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换，适用于学术研究与商业应用。

deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术

DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型

DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。

lora-svc - 开源AI歌声转换系统，结合Whisper和BigVGAN的先进技术

BigVGANGithubLoRASinging Voice ConversionWhisper人工智能开源项目

lora-svc是一个开源的歌声转换系统，集成了OpenAI的Whisper、Nvidia的BigVGAN和Microsoft的Adapter技术。该项目利用多语言语音识别、反混叠语音生成和高效微调等技术，实现高质量的声音转换。lora-svc提供完整的数据处理、模型训练和推理流程，支持自定义训练和灵活推理，适合研究声音转换技术的开发者和研究人员使用。

GST-Tacotron - PyTorch实现的自动语音合成与风格控制模型

GST-TacotronGithubPyTorch中文支持多说话人数据集开源项目语音合成

GST-Tacotron是一个基于PyTorch的端到端语音合成系统实现，实现无监督风格建模、控制与转移技术。该项目已增加对Blizzard数据集的支持，同时提供了预训练模型，专门针对中文数据集进行训练。支持简单的命令行操作以训练模型和生成.wav格式的语音文件，方便研究人员和开发者在多说话人数据集上进行语音合成实验。

UniCATS-CTX-vec2wav - 声学上下文感知的创新声码器

CTX-vec2wavGithubUniCATS上下文感知声码器开源项目语音合成

UniCATS-CTX-vec2wav是UniCATS框架中的声学上下文感知声码器。该项目利用上下文VQ-Diffusion和声码化技术进行语音合成，提供完整的训练和推理流程。支持多GPU训练，并提供16kHz和24kHz采样率的预训练模型参数。此开源项目为研究人员和开发者提供了探索先进语音合成技术的平台。

MelNet - MelNet音频频域生成模型的全面实现

GithubMelNetPythonTTS合成开源项目条件生成音频生成

MelNet项目提供了一个在音频频域中生成模型的实现，支持无条件与条件音频生成。该技术兼容多个数据集，包括Blizzard和VoxCeleb2，支持灵活的训练配置，同时实现多GPU训练与TTS合成，不断更新以支持更多音频处理功能。它为致力于音频生成技术研究的开发者和研究人员提供了有力工具。

RAVE - 高效的实时神经音频合成工具

GithubRAVE变分自编码器实时音频处理开源项目神经音频合成高质量音频

RAVE是一个高效的变分自动编码器，专为快速高质量的神经音频合成设计。支持Windows、Mac和Linux平台的RAVE VST版本，可应用于音乐表演和装置。提供详细教程和多种训练配置，包括数据增广选项。用户可以在Max/MSP或PureData中实时使用RAVE进行风格迁移和高层次操控。多个预训练模型可供下载，支持批量音频文件转换和实时嵌入式平台应用。

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