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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Catch-A-Waveform - 单样本驱动的多样化AI音频生成技术突破

Catch-A-WaveformGithub开源项目深度学习神经网络音频处理音频生成

Catch-A-Waveform是一个开源的AI音频生成项目，通过单一短音频样本学习生成多样化音频。该项目支持无条件生成、带宽扩展、音频修复和降噪等功能，可用于音乐创作、语音处理和音频修复等领域。Catch-A-Waveform不仅能创造新的音频内容，还能提升现有音频质量，为音频处理技术开辟新的研究方向。

FCH-TTS - 并行语音合成模型

GithubParallelTTS合成样例声码器开源项目语音合成预训练模型

FCH-TTS采用先进的并行语音合成技术，快速生成高质量语音。支持多语种及多种声音风格，满足多样化应用需求。项目持续迭代，引入诸如SoftDTW损失函数等新功能和优化，同时集成顶尖的声码器技术。FCH-TTS不仅提供预训练模型和丰富的合成示例，还允许用户自定义训练和合成，适用于教育、娱乐及商业多个领域。

Celebrity AI Voice Generator - AI语音克隆，快速生成逼真的名人声音

AI工具AI语音生成名人声音声音定制多语言支持语音克隆

Celebrity AI Voice Generator是一款高效的AI语音克隆工具，能快速生成逼真的名人声音。支持跨语言克隆和精细的语音风格调整，适用于多种创意项目。这项技术代表了语音合成领域的重大进步，为内容创作提供了新的可能性。

phaseaug - 创新差分增强技术优化语音合成

GithubPhaseAug一对多映射开源项目相位旋转神经声码器语音合成

PhaseAug是一种新型差分增强技术，通过旋转频率区间相位来模拟语音合成的一对多映射关系。这种方法有效缓解了传统GAN语音合成器的过拟合问题，提高了生成音频质量。PhaseAug无需修改模型架构即可超越基准性能，为语音合成领域提供了新的研究方向，有助于提升合成语音的自然度和多样性。

NeuralSVB - NeuralSVB 基于深度学习的歌声美化系统

AI歌声美化GithubNeuralSVB开源项目深度学习语音处理音频生成

NeuralSVB是一个开源的歌声美化系统，基于深度学习技术自动优化歌唱质量。该系统通过分析和调整音高、音色和表现力，改善歌声效果。项目提供了训练代码、预训练模型和自建数据集PopBuTFy，为歌声合成技术的研究和开发提供了重要资源。

HierSpeechpp - 分层变分推理实现高质量零样本语音合成

AI模型GithubHierSpeech++变分推理开源项目语音合成零样本

HierSpeech++项目提出了一种基于分层变分推理的零样本语音合成技术。该技术通过文本到向量框架生成语音表示,显著提高了合成语音的自然度和表现力。项目还引入了语音超分辨率框架,可将音频从16 kHz提升至48 kHz。实验表明,HierSpeech++在零样本语音合成任务中优于现有的基于大语言模型和扩散模型的方法,首次实现了人类水平质量的零样本语音合成。

TTS - 高性能文本到语音生成库，支持多语言

GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型

w2v-bert-2.0 - 大规模多语言语音编码器

GithubHuggingfaceSeamless CommunicationTransformersW2v-BERT 2.0开源项目模型语音编码器预训练模型

W2v-BERT 2.0是一款开源的多语言语音编码器，基于Conformer架构设计。该模型包含6亿参数，在4.5百万小时的无标签音频数据上进行预训练，涵盖143种语言。作为Seamless系列的核心组件，W2v-BERT 2.0可应用于自动语音识别和音频分类等任务。该模型支持通过Hugging Face Transformers和Seamless Communication框架使用，为多语言语音处理研究提供了有力工具。

LLM-Codec - 跨模态音频处理新方案：LLM驱动音频编解码模型

GithubLLM-CodecUniAudio 1.5大语言模型开源项目跨模态学习音频处理

LLM-Codec是一种创新音频编解码模型，将音频转换为文本空间，实现跨模态学习。基于LLM-Codec的UniAudio 1.5能通过少量示例执行多种音频任务，包括语音情感分类、音频分类和语音增强。该开源项目为少样本音频任务学习和多模态LLM研究开辟了新途径。

vall-e - 零样本文本到语音神经编解码器语言模型

GithubPyTorchVALL-E人工智能开源项目模型训练语音合成

VALL-E是一个基于PyTorch的开源项目，通过神经编解码器语言模型实现零样本文本到语音的转换。该模型可在单GPU上训练，能模拟特定说话者的语音，并采取了措施以防止技术的潜在滥用。然而，开发者没有提供完全训练的模型和服务。VALL-E提供了包括英语和中文在内的多语种语音技术支持，是语音技术研究的有益工具。

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