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Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples

少样本语音克隆的先进技术

Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples项目致力于开发能够实现少样本语音克隆的先进技术。项目通过建立说话者嵌入空间,有效捕捉说话者的独特语音特性,如音调、口音等,类似于语音指纹。该项目已在84名讲话者上进行训练,使用了NVIDIA V100 GPU完成了大量周期的训练。欲了解更多,可参考Baidu发表的论文《Neural Voice Cloning with Few Samples》。

metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型,支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型,经过10万小时的语音训练,支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆(仅需30秒参考音频)。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用,并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术
DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型
DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术,通过激活浅层扩散机制,提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种,实现了保持语音自然度的同时,进行灵活的语音控制,包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景,为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。
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。
bigvgan_v2_44khz_128band_512x - 神经网络声码器支持多采样率和高倍上采样比音频生成
BigVGANGithubHuggingface开源项目模型深度学习神经声码器语音合成语音生成
BigVGAN-v2是一款神经网络声码器,支持44kHz采样率和512倍上采样比。它使用自定义CUDA内核加速推理,采用多尺度子带CQT判别器和梅尔频谱图损失训练。该模型在多语言语音、环境声音和乐器的大规模数据集上训练,提供多种音频配置的预训练检查点。BigVGAN-v2与Hugging Face Hub集成,提供便捷的使用方式和交互式演示。
GPT-SoVITS - 少样本声音克隆模型
GPT-SoVITS-WebUIGithubWebUI工具开源项目文本转语音模型训练热门跨语言支持
GPT-SoVITS-WebUI是一款功能强大的在线语音转换和文本转语音工具,支持跨语言转换与实时语音合成。项目集成了自动训练集分段、中文语音识别和文本标记等工具,能够帮助初学者轻松创建训练数据集和GPT/SoVITS模型。GPT-SoVITS支持零样本和少样本文本转语音,是音频处理领域的创新应用。
Bridge-TTS - 创新方法提升文本转语音合成效果
Bridge-TTSGithubSchrodinger Bridge开源项目文本转语音机器学习语音合成
Bridge-TTS是一个革新性的文本转语音(TTS)项目,利用人工智能和机器学习技术,通过创新的数据处理方法优化语音合成。无论在简单还是复杂的应用场景中,它都显著优于传统的扩散模型。这一突破不仅提升了TTS技术水平,还为语音合成和相关人工智能领域开辟了新的研究方向。项目详情、研究方法和结果可在官方网站查阅,完整源代码将在论文被学术界正式接受后公开发布。
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。
bark-voice-cloning-HuBERT-quantizer - Python 3.10下的Bark高质量语音克隆,多语言支持
BarkGithubHuBERTpythonquantizervoice cloning开源项目
该项目提供了一种在Python 3.10环境下,利用Bark进行高质量语音克隆的方法,并兼容多种语言的HuBERT模型和定制量化器模型。通过Huggingface模型页面、音频Web UI和在线交互式笔记本,用户可以获取代码实例和实现语音克隆。项目还包括语音输入要求和训练指南,帮助开发者实现语音克隆功能。
deep-speaker - 深度学习语者嵌入系统,适用语者识别与验证
Deep SpeakerGithubKerasTensorflow开源项目神经网络说话人嵌入
本系统利用神经网络将语音映射到超球面,通过余弦相似度计算语音相似度,实现语者识别、验证与聚类。基于TensorFlow和Keras实现,支持多版本,提供可训练和预训练模型。适用于需大规模数据处理和高性能计算的用户,并提供详细的训练与测试指南。
Echo Voice AI - 先进的语音克隆和自定义声音应用
AI工具Echo Voice AI名人声音声音设计自我语音克隆语音克隆
Echo Voice AI是一款创新的语音应用,通过5秒语音样本即可实现声音克隆。提供80多种名人声音选择,支持个人声音克隆和自定义声音设计。应用采用先进声音处理技术,精确复制声音细节,呈现真实自然的效果。简洁直观的界面设计让不同水平的用户都能轻松上手使用语音克隆和声音设计功能。
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