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Retrieval-based-Voice-Conversion

基于VITS的开源语音转换框架

Retrieval-based-Voice-Conversion是一个基于VITS的开源语音转换框架。该项目提供库、API和命令行接口,支持标准和自定义设置,允许灵活配置模型和环境。它具有详细的音频推理参数设置功能,并支持Docker部署,使语音转换技术更易于使用和实施。

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。
tts-generation-webui - 高效的文本到语音和语音克隆工具
GithubTTS Generation WebUI开源项目语音克隆软件更新音频生成音频转换
tts-generation-webui 是一款由AI驱动的开源文本到语音及语音克隆工具,支持包括 Bark、MusicGen、AudioGen 在内的多种模型。通过简洁的Web界面,用户可以方便地下载、升级及配置,同时享受持续的技术更新和社区支持。
Adele__RVC_-_400_Epochs_ - 自动生成的RVC音频转换模型
AdeleGithubHuggingfaceRVC开源项目模型模型生成自动化音频转换
RVC模型由juuxnscrap自动生成,专为音频到音频的转换设计,优化后可用于rvc-runpod。项目展现了RVC技术在音频处理上的潜在应用。模型在Huggingface上生成,保证了其易于访问和持续更新的特性。
HomerSimpson2333333 - 通过RVC模型实现音频格式转换和加载
GithubHomerSimpson2333333HuggingfaceJuuxnscrapRVCaudio-to-audio开源项目模型模型转换
HomerSimpson2333333项目使用RVC模型提供音频转换和加载功能。该模型于2023年7月发布,能够将音频文件转换为指定格式,适合多种音频处理场景,并与GitHub上的rvc-runpod项目兼容,具备高效和稳定性。
dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型
DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本
dc_tts,一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型,使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文,还对不同声音数据进行了深入研究,支持多种语言和数据集,提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型,适用于学术研究和实际应用场景。
XTTS-v2 - 多语言语音克隆与生成的开源解决方案
CoquiGithubHuggingfaceⓍTTS声音克隆多语言支持开源项目模型语音生成
XTTS-v2是一个开源的语音生成模型,通过6秒音频实现跨语言声音克隆。支持17种语言,包括新增的匈牙利语和韩语。模型优化了说话人条件设置,提升了音质和韵律表现。适用于文本到语音转换、语音克隆等场景,采用Coqui公共模型许可证。
Verbi - 灵活的开源语音助手框架 支持多模型实验与对比
API集成GithubVerbi开源项目模块化设计语音助手
Verbi是一个开源的模块化语音助手框架,允许在语音转文字、响应生成和文字转语音等组件中灵活切换不同模型。项目集成了OpenAI、Groq和Deepgram等API,并支持本地模型接入。其易于配置的特性和模块化结构,使Verbi成为测试、比较不同语音助手技术的理想平台,适用于开发者、研究人员和技术爱好者。
Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
ControlSpeech - 实现零样本语音克隆和风格控制的开源工具包
ControlSpeechGithub开源项目评估指标语言风格控制语音合成零样本说话人克隆
ControlSpeech是一个开源的语音合成项目,专注于实现零样本说话人克隆和语言风格控制。项目包含基线模型、VccmDataset数据集、评估指标和复现代码。通过解耦编解码器技术,ControlSpeech为研究人员和开发者提供了探索灵活语音合成的工具。该项目可应用于个性化语音助手、多语言配音等领域,为语音合成技术的研究和应用提供新的可能性。
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