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MockingBird

全面支持中文的语音克隆与合成解决方案

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。

parakeet-tdt_ctc-1.1b - 高性能自动语音识别模型解决方案
GithubHuggingfaceNeMo开源项目快速同构体数据集模型自动语音识别词错误率
parakeet-tdt_ctc-1.1b提供了一个功能强大的语音识别模型,支持将语音转录为包含标点和大写字母的文本。由NVIDIA NeMo和Suno.ai团队联合开发,拥有1.1B的参数规模,能够高效地处理大规模的音频数据。该模型利用局部注意力和全局令牌技术实现单次处理11小时音频。其在多个公开数据集上的出色表现,表明其在语音转录应用中有广泛的适用性和较低的词错误率(WER)。
MSMC-TTS - 多阶段多码本神经网络文本转语音系统
GithubMSMC-TTSVQ-VAE多阶段多码本开源项目神经网络TTS语音合成
MSMC-TTS是一个高性能神经网络文本转语音系统,基于多阶段多码本VQ-VAE技术。该系统集成了MSMC-VQ-VAE和HifiGAN,通过MSMC-VQ-GAN自编码器优化,并采用多阶段预测器作为声学模型。MSMC-TTS在标准和低资源语言的语音合成中表现优异,能够生成紧凑的语音表示和高质量的语音输出。项目提供了详细的训练、测试和推理指南,并包含针对MSMC-VQ-GAN和多阶段预测器的优化建议。
bird-recognition-review - 深度学习推动鸟类声音识别研究进展
Github开源项目数据集机器学习生态学音频处理鸟类识别
本项目梳理了鸟类声音识别领域的数据集、论文和开源项目等资源。重点介绍了卷积神经网络等深度学习方法在提高识别准确率方面的进展。同时探讨了野外录音中的背景噪声、多种鸟类同时发声等挑战,为该领域研究提供了参考。
leopard - 本地运行的跨平台语音转文字引擎
GithubLeopardPicovoice开源项目离线处理语音转文字跨平台
Leopard是一款本地运行的语音转文字引擎,具有高精度、隐私保护和跨平台特性。该引擎支持多种编程语言和平台,包括iOS、Android和Web等。Leopard提供简单易用的API,便于集成到各类应用中,实现优质的语音识别功能。其紧凑高效的设计适用于多种设备,为开发者提供灵活强大的语音转文字解决方案。
wunjo.wladradchenko.ru - 集成语音和视觉AI技术的开源创意工具
AI工具GithubWunjo开源项目视频生成语音合成
Wunjo是一款开源的AI创意工具,整合了语音合成、声音克隆、内容重塑和深度伪造动画等功能。该项目提供免费社区版和专业订阅版,适合不同层次用户使用。Wunjo在本地运行,保护用户隐私。2.0版本优化了界面和性能,改进了换脸功能,新增了人脸生成和深度伪造分析等特性。
MeloTTS-Korean - 开源多语言文本转语音库实现实时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是一款开源的多语言文本转语音库,支持多种语言和口音,包括英语(美式、英式、印度、澳大利亚)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。该库具备混合中英文处理和CPU实时推理能力,用户可通过Python代码或在线演示使用。MeloTTS采用MIT许可证,鼓励社区参与和贡献。
TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统
GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成
TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统,提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据,仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块,将输入序列转换为梅尔对数谱图,以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术,实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。
tango-full - 基于扩散模型的高质量文本到音频生成工具
GithubHuggingfaceTANGO开源项目文本转音频模型深度学习生成式人工智能语音合成
TANGO是一个开源的文本到音频生成工具,基于潜在扩散模型实现。它可根据文本提示生成包括人声、动物声、自然声和人工音效在内的多种逼真音频。TANGO采用Flan-T5作为文本编码器,结合UNet架构的扩散模型进行音频生成,在客观和主观评估中均优于现有技术。该项目提供了完整的模型代码、训练流程和预训练权重,为音频生成研究提供了有力支持。
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。
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