Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples

少样本语音克隆的先进技术

声音克隆多说话者生成模型 NVIDIA V100 VCTK数据集训练 Github 开源项目

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》。

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介绍相关项目

MockingBird - 全面支持中文的语音克隆与合成解决方案

GithubMockingBirdPyTorch中文支持开源项目热门训练模型音频合成

MockingBird项目是一款支持中文的语音克隆工具，支持多数据集和各种操作系统，包括Windows和Linux，甚至M1 MACOS。该项目利用最新的PyTorch技术，提供易于使用的界面和高效的处理能力，只需训练新的合成器即可实现令人印象深刻的效果。此外，该项目还提供了Web服务器功能，允许远程调用。是否需要定制语音合成解决方案，MockingBird都能满足您的需求。

vocos - 基于傅里叶变换的快速神经声码器

GithubVocos开源项目深度学习神经声码器语音技术音频合成

Vocos是一款创新的神经声码器，通过生成频谱系数而非时域样本来合成音频波形。它采用GAN训练，支持从梅尔频谱图和EnCodec令牌重建音频，实现了快速高效的音频合成。Vocos的独特设计弥合了时域和傅里叶域神经声码器之间的差距，为音频合成领域提供了新的解决方案。

Diff-HierVC - 分层扩散模型实现高质量零样本语音转换

Diff-HierVCGithub开源项目扩散模型语音转换零样本说话人适应音高生成

Diff-HierVC是一种分层语音转换系统，采用DiffPitch和DiffVoice两个扩散模型。DiffPitch生成目标音高，DiffVoice转换语音风格。系统还使用源滤波器编码器和掩蔽先验技术，提高语音风格迁移和说话人适应能力。在零样本语音转换中，Diff-HierVC实现0.83%字错率和3.29%等错率，展现出色的音高生成和语音风格迁移性能。

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。

Reecho.AI - 拟真多语言语音合成与瞬时克隆平台

AI工具AI音频Reecho人声大模型多语言支持定制化服务热门语音克隆音频生成

Reecho睿声是专业的多语言语音合成与瞬时克隆平台，采用先进AI技术，快速实现与真人无异的拟真语音。平台支持丰富的应用场景，包括视频制作、有声内容制备等，能有效解析文本与声音的细微关系，输出自然且富有表现力的声音效果。

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI - 开源AI变声框架实现实时变声和快速模型训练

GithubWebUI人工智能变声开源项目训练语音转换

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的开源变声框架。该项目支持实时变声和快速模型训练，只需少量数据即可生成高质量变声模型。框架提供多语言界面和跨平台支持，并配有详细教程。项目采用检索式方法替换输入源特征，有效防止音色泄漏。支持在中低配置GPU上快速训练，并可通过模型融合调整音色。WebUI界面简洁直观，内置UVR5模型便于人声分离。采用InterSpeech2023-RMVPE算法提取音高，性能出色且资源占用低。该框架支持多种硬件加速，适用于不同用户需求，是一个功能丰富且操作简便的AI变声工具。

vits_chinese - 基于BERT和VITS技术的文本到语音合成系统

BERTGithubTTSVITS开源项目文本到语音自然语言处理

vits_chinese项目引入了BERT和VITS技术，通过隐藏的韵律嵌入和自然语言特性，显著提高了文本到语音合成的音质和自然度。此项目不只适于高质量音频生成，也提供模块化蒸馏加速和在线演示，便利学习和开发人员的应用。

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。

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。

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。

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