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vall-e

开源PyTorch框架下基于EnCodec Tokenizer的音频合成实现

VALL-E项目是EnCodec Tokenizer在开源PyTorch环境下的实施,提供高效音频合成技术。支持GPU加速,允许用户迅速搭建、训练个性化音频模型,并通过CLI完成音频合成。包括AR和NAR模型训练,模型配置与导出等功能,并持续优化以期未来提供预训练模型和更丰富的示例。

RAVE - 高效的实时神经音频合成工具
GithubRAVE变分自编码器实时音频处理开源项目神经音频合成高质量音频
RAVE是一个高效的变分自动编码器,专为快速高质量的神经音频合成设计。支持Windows、Mac和Linux平台的RAVE VST版本,可应用于音乐表演和装置。提供详细教程和多种训练配置,包括数据增广选项。用户可以在Max/MSP或PureData中实时使用RAVE进行风格迁移和高层次操控。多个预训练模型可供下载,支持批量音频文件转换和实时嵌入式平台应用。
DALLE2-pytorch - Pytorch实现的OpenAI DALL-E 2
DALL-E 2GithubPytorch开源项目文本到图像神经网络自监督学习
DALL-E 2的Pytorch实现由OpenAI开发,采用先进的神经网络技术将文本描述转化为高质量图像。本版本特别优化扩散先验网络,提供高性能的模型变体。开源项目鼓励开发者通过GitHub和Hugging Face参与贡献,并在Discord社区进行交流和支持。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
BigVGAN - 大规模训练的通用神经网络声码器
BigVGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成音频处理
BigVGAN是一个通过大规模训练实现的通用神经网络声码器。它可高质量合成多语言语音、环境声音和乐器声音等多种音频。项目提供多个预训练模型,支持44kHz采样率和512倍上采样比率。BigVGAN集成自定义CUDA内核,在单个A100 GPU上推理速度提升1.5-3倍。
bigvgan_base_22khz_80band - 支持多采样率的通用神经声码器音频合成系统
BigVGANGithubHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器语音合成音频生成
BigVGAN是一个基于PyTorch的神经声码器项目,通过大规模数据训练实现音频合成。该模型支持44kHz采样率和512倍上采样,集成CUDA推理加速,可处理语音、环境声音和乐器等音频。项目提供多种预训练模型,覆盖不同采样率和mel频带参数配置,适用于多样化的音频生成需求。
deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台,支持多语种和多数据集,包括英语、日语和韩语,适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南,旨在简化用户的使用过程,并能灵活定制个性化的语音合成应用。
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。
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。
bigvsan - GAN神经声码器结合切片对抗网络的创新音频生成模型
BigVSANGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成
BigVSAN项目结合GAN神经声码器和切片对抗网络,旨在提高音频生成质量。该项目基于LibriTTS数据集训练,提供预训练模型及完整的代码实现。包括训练、评估和推理功能,并附有详细使用说明。在多项客观评估指标中,BigVSAN展现出优秀性能,为语音合成技术开辟新方向。
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。
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