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whisper-vits-svc

基于VITS的端到端歌声转换开源项目

VITS语音转换深度学习PyTorchAIGithub开源项目

whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
so-vits-svc - 虚拟歌声转换工具，提供丰富的自定义功能
GithubSinging Voice ConversionSoftVC VITS人工智能模型开源项目热门语音合成
so-vits-svc是一个专注于虚拟歌声转换(SVC)的项目，不支持文本到语音(TTS)功能。该项目利用SoftVC内容编码器从源音频中提取语音特征，并通过VITS进行处理，保留了原始音频的音调和语调。此外，该项目还支持Whisper-PPG编码器和静态/动态声音融合等新功能。最新版本支持通过浅层扩散模型改善声音质量，为开发者提供了一个稳定的学习和实验平台，但不适用于商业生产环境。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型，采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本，旨在通过增强模型结构和训练机制，有效提升语音自然度和特征相似性，同时显著降低对音素转换的依赖，从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频，支持开箱即用的转换学习。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型，支持多种语言处理任务，如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练，利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译，是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项，用户可根据需求选择合适的模型。
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。
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。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道，提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点，并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度，为用户提供高效的语音识别解决方案。
WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统，功能强大并易于定制
GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆
WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统，提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集，并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。
so-vits-svc-fork - 高效实时声音转换与改进界面
Githubso-vits-svc-fork实时转换开源开源项目语音转换预训练模型
so-vits-svc-fork项目基于so-vits-svc分支进行改进，支持实时声音转换并优化了用户界面。它不仅兼容旧版模型，同时通过高效的训练流程和简捷的pip安装过程提供了良好的用户体验。项目集成了QuickVC和ContentVec技术，显著提升音调估计准确性，并支持通过图形界面或命令行实时进行语音转换，同时支持自动下载预训练模型。
whisper-asr-webservice - 基于Whisper的开源语音识别Web服务
DockerGPU支持GithubWhisper ASR开源项目语音识别
whisper-asr-webservice是一个开源的语音识别Web服务，基于OpenAI Whisper模型。它支持OpenAI Whisper和Faster Whisper引擎，提供多语言语音识别、翻译和语言识别功能。项目提供Docker镜像，支持CPU和GPU部署。这个服务具有高性能和易用性，适合各种语音识别应用场景。
VITS-fast-fine-tuning - 个性化多语言语音合成与转换工具
GithubVITS声音转换多语言开源项目文本转语音语音克隆
VITS-fast-fine-tuning是一个开源的语音合成项目，旨在快速实现个性化的多语言文本转语音和声音转换功能。该工具支持中英日三语合成，允许用户添加自定义声音，并实现角色间的声音转换。项目提供本地训练和Google Colab两种方式，适应不同用户需求。此外，它能从多种音频源（如短音频、长音频、视频和B站链接）克隆声音，为用户提供灵活的声音定制选项。VITS-fast-fine-tuning的微调过程通常只需1小时左右，大大提高了个性化语音模型的开发效率。
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