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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One-Shot-Voice-Cloning - 一站式语音克隆与风格转换技术

GithubUnet-TTS一键语音克隆开源项目模型训练语音合成风格迁移

One-Shot-Voice-Cloning利用Unet结构和AdaIN层，实现了高效的说话人和风格转换。此技术支持单次语音克隆，无需额外的声音参数输入，有效解决了面对未见说话人和风格迁移的难题。此外，通过Colab notebook，用户可以便捷地测试和验证模型性能。

tacotron - 开源文字到语音合成系统，采用TensorFlow实现

GithubTacotronTensorFlow开源开源项目训练模型语音合成

Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统，能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis'，虽然当前性能未及Google的演示，但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集，并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南，便于用户快速开始使用及测试。

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。

FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音

FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音

FastSpeech 2，面向精准快速的文本到语音转换，基于PyTorch与Espnet技术，配备Nvidia与MelGAN工具，极致优化语音生成效果，适合各类开发者利用和研究。

xVA-Synth - 游戏MOD角色配音AI语音合成工具

GithubxVASynth人工智能开源项目模组开发游戏配音语音合成

xVA Synth是一个开源的机器学习语音合成应用，专为游戏MOD创作者设计。该工具支持多种游戏角色声音模型，通过简单的文本输入即可生成高质量的角色配音。xVA Synth在Steam平台提供，支持GPU加速以提高效率，为游戏MOD开发带来便捷的语音合成解决方案。

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。

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。

gan - 开源生成对抗网络框架

GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络

TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标，支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用，包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用，为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。

data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架

Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型

Data2Vec是一种开源模型，基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调，在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段，Data2Vec准确提取上下文信息，优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中，取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率（WER），体现了其在业内的竞争力。

megatts2 - Megatts2 的非官方实现，多语种语音合成训练

GithubMegatts2Pytorch-lightningVQ-GAN开源项目数据集准备文本到语音

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。

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