VoiceFlow-TTS

结合最新流匹配算法的文本转语音技术

VoiceFlow 文本转语音 Kaldi 模型训练数据准备 Github 开源项目

VoiceFlow-TTS项目采用先进的矫正流匹配技术，提升了文本到语音转换的效率和自然度。此项目详细介绍了设置环境、准备数据、训练模型以及推理过程，支持多GPU并发处理，兼容多种数据集。

Applio - 基于VITS的高效语音转换

ApplioContentVecGithubRVCTTS模型开源项目语音转换

Applio项目提供高效、优质的语音转换解决方案。基于增强版RVC模型，Applio采用先进的语音处理技术，实现卓越的语音转换效果。用户可通过详细文档、丰富插件和友好界面，轻松安装和使用Applio。支持多平台操作和30多种语言，适用于各种商业用途，确保广泛的应用场景和良好的用户体验。

spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型

GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络

Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换，可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成，集成闪速注意力和推测性解码等技术，为TTS研究和开发提供了有力工具。

MeloTTS-English - 多语言实时文本转语音开源库

GithubHuggingfaceMeloTTSMyShell.ai多语言支持实时推理开源项目文字转语音模型

MeloTTS是一个开源的多语言文本转语音库，支持英语（多种口音）、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。该项目特点包括混合中英文处理、CPU实时推理，以及通过Python接口生成多种口音的语音文件。MeloTTS还提供语速调整和灵活的设备选择功能，是一个功能丰富的文本转语音解决方案，适用于各种应用场景。

MeloTTS-English-v3 - 多语言实时文本转语音系统支持CPU推理

GithubHuggingfaceMeloTTS多语言支持实时推理开源项目文字转语音模型

MeloTTS-English-v3是一个多语言文本转语音系统，支持多种语言和口音，包括美式、英式、印度式和澳大利亚式英语，以及西班牙语、法语、中文、日语和韩语。该项目特点包括混合中英文支持和CPU实时推理能力。用户可通过Python代码或MyShell平台使用MeloTTS。项目采用MIT许可证，开源社区可自由贡献。

ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具

ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分

ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发，专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分，评估包括长句、多句和单句的稳定性，以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释，为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。

Bert-VITS2-ext - 实现声音到脸部表情的同步生成的TTS及声音识别的应用

Bert-VITS2GithubTTS开源项目数据预处理表情生成音频质量

Bert-VITS2-ext 专注于TTS及声音识别的创新应用，实现声音到脸部表情的同步生成。该技术结合VITS，支持多语言，适用于复杂交互场景，为动画与虚拟互动领域开辟新可能。

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。

Expressive-FastSpeech2 - 非自回归表情文本到语音合成技术

Expressive-FastSpeech2Github多语言支持对话TTS开源项目情感TTS非自回归TTS

Expressive-FastSpeech2是一个非自回归表情文本到语音（TTS）的研究项目，专注于emotional和conversational TTS。该项目使用AIHub多模态视频AI数据和IEMOCAP数据库进行韩语和英语的处理，并提供了不同语言适应和数据处理的指导。

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。

parler-tts-mini-v1 - 通过文本提示控制的轻量级语音合成模型

GithubHuggingfaceParler-TTS人工智能开源项目文本转语音模型自然语言处理语音合成

Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音，并通过简单的文本提示控制语音特征，包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成，是开源Parler-TTS项目的组成部分，为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。

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