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XPhoneBERT

多语言音素表示模型助力TTS性能提升

XPhoneBERT是一种创新的多语言音素表示预训练模型,专为文本转语音(TTS)系统设计。基于BERT-base架构,该模型利用RoBERTa方法对近100种语言的3.3亿音素级句子进行训练。研究显示,将XPhoneBERT用作输入音素编码器能够显著增强神经TTS模型的自然度和韵律表现,同时在训练数据有限的情况下也能生成高质量语音。这一模型支持广泛的语言,并可通过transformers库便捷集成。

parler-tts - 轻量级开源TTS模型 支持自定义语音特征
GithubParler-TTS开源模型开源项目文本转语音自然语言处理语音合成
Parler-TTS是一个轻量级开源文本转语音模型,通过文本提示控制语音特征如性别、语速和音调。项目提供完整训练和推理代码及预训练模型,便于用户定制TTS模型。最新版本引入SDPA和Flash Attention 2,显著提升生成速度。该模型支持随机声音生成和特定说话人复制,适用于多种TTS应用场景。
matxa-tts-cat-multiaccent - 提供首个多说话人、多方言加泰罗尼亚TTS模型
GithubHuggingfaceMatxa-TTS声学建模多方言开源项目模型语音合成非自回归模型
Matxa-TTS提供用于多说话人和多方言加泰罗尼亚语音合成的开源TTS模型,适用于生成高质量的巴利阿里、中部、北西部和瓦伦西亚方言语音。模型采用了U-Net为骨干的编码器-解码器架构,并使用开放数据进行训练,仅允许非商业用途。通过最优传输条件流匹配技术,实现了高效合成。
TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术
Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成
🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型,支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调,并且拥有超过1100种预训练模型,适用于多语言和多说话人TTS任务。此外,该库还支持高效的语料库分析和管理,为语音合成提供全面支持。
StyleTTS2 - 通过样式扩散与对抗训练实现的高质量的文本到语音合成模型
GithubStyleTTS 2大型语言模型对抗训练开源项目语音合成风格扩散
StyleTTS 2是一种创新的文本到语音模型,通过样式扩散和大规模语音语言模型的对抗训练,实现高质量的语音合成。该模型利用潜在随机变量生成最适合文本的语音风格,无需参考语音,提高了语音的自然度。StyleTTS 2在单说话人和多说话人数据集上的表现超越了现有模型,并在零样本说话人适应方面表现出色。
xlm-roberta-xxl - 基于2.5TB数据训练的100语言自然语言处理模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa-XXL是一个基于2.5TB CommonCrawl数据预训练的多语言Transformer模型,支持100种语言的自然语言处理任务。通过掩码语言建模技术实现句子的双向表示学习,适用于序列分类、标记分类、问答等下游任务的微调,可应用于多语言文本分析和跨语言任务场景。
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。
bert_uncased_L-4_H-512_A-8 - BERT小型模型为资源受限环境提供高效自然语言处理解决方案
BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
BERT小型模型是为计算资源受限环境设计的自然语言处理工具。它保留了标准BERT架构和训练目标,但模型规模更小,适用于多种应用场景。这种模型在知识蒸馏中表现出色,可利用更大、更精确的模型生成微调标签。其目标是促进资源有限机构的研究工作,并鼓励学术界探索模型创新的新方向,而非仅仅增加模型容量。
phobert-large - 越南语PhoBERT模型优化实现多项NLP任务性能突破
GithubHuggingfacePhoBERTRoBERTa开源项目模型自然语言处理语言模型越南语处理
PhoBERT是首个公开的大规模越南语单语预训练模型,基于RoBERTa优化BERT,超越以往多语言和单语方法,显著提升词类标注、依赖解析、命名实体识别和自然语言推理等越南语NLP任务效果。
speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法,采用自监督学习的离散表示技术,分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成,在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外,该技术还可应用于超轻量级语音编解码,以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程,兼容多种数据集和自监督学习方法。
YourTTS - 多语言零样本多发音人文本转语音及语音转换技术
Coqui TTSGithubYourTTS多语言开源项目语音转换零样本多说话者TTS
YourTTS项目开发了先进的多语言零样本多发音人文本转语音及语音转换技术,适用于少量语音样本。该技术支持多种语言,确保高语音相似度和优质输出。基于改良的VITS模型,此技术在多语训练中展现出色表现,获得业界肯定。
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