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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。

metricgan-plus-voicebank - 基于MetricGAN+的开源语音增强模型实现PESQ 3.15分及STOI 93.0分
GithubHuggingfaceMetricGANPyTorchSpeechBrainVoicebank开源项目模型语音增强
MetricGAN+是一个基于SpeechBrain框架开发的语音增强模型,在Voicebank-DEMAND数据集测试中达到PESQ 3.15分和STOI 93.0分。模型支持16kHz采样率音频处理,提供Python接口实现音频降噪和质量优化。项目开源,可用于语音处理和音频增强等应用场景。
AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目
AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成
AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目,支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频,输出高达48kHz的高保真音频,并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点,适用于不同生成任务,支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用,提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能,可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制,允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外,项目提供了详细的使用说明和参数设置选项,方便用户根据需求调整生成过程。
Lana_Del_Rey_e1000_s13000 - RVC模型应用于音频转换的关键特性
GithubHugging FaceHuggingfaceLana_Del_Rey_e1000_s13000RVC开源项目模型音频转换
该RVC模型通过自动程序生成,适用于特定平台的音频转换需求。在音频处理领域,该模型提供高效且可靠的转换体验,特别适合需要高精度音频转换的用户。
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。
Revocalize AI - 专业级AI声音生成和转换平台
AI工具AI语音生成声音转换语音美化音乐制作音频编辑
Revocalize AI提供专业的AI声音生成和转换服务。平台支持一键创建高质量AI声音模型,并提供官方授权的AI声音库。用户可实现声音美化、情感表达和语言转换等功能,适用于音乐制作和内容创作等领域。该工具还支持个人声音货币化,为用户开拓新的收入来源。Revocalize AI为音乐制作人、内容创作者和普通爱好者提供了探索声音潜力的平台。
encodec_32khz - 神经网络驱动的实时音频编解码器
EnCodecGithubHuggingfaceMusicGen实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码
EnCodec 32kHz是Meta AI研发的实时音频编解码器,采用神经网络和量化潜在空间的流式架构。该模型通过多尺度频谱图对抗机制提升音频质量,支持多种采样率和带宽设置。EnCodec不仅可独立用于音频压缩,还能与MusicGen模型结合进行音乐生成,体现了在音频处理领域的广泛应用潜力。
vits - 基于变分自编码器和对抗学习的端到端TTS系统
GithubTTSVITS变分自编码器对抗学习开源项目语音合成
VITS是一种结合变分自编码器和对抗学习的端到端TTS系统,能够提升语音合成的自然度。通过变分推理和正态化流,以及随机时长预测器,VITS实现了多样节奏的语音合成。实验结果表明,该方法在LJ Speech数据集上的表现优于现有的TTS系统,接近真实语音的水平。
e5-v - 多模态嵌入优化框架与单模态训练策略
E5-VGithubHuggingfacetransformers单模态训练图像文本处理多模态嵌入开源项目模型
E5-V框架通过调整多模态大型语言模型,有效实现多模态嵌入,提高不同输入之间的连接能力,即便不进行微调。其提出的单模态训练方法,仅训练文本对,表现超过多模态训练。
mandarin-tts - 模块化的中文文本到语音合成框架
AI绘图Githubgithubmandarin-ttsvocoder开源项目语音合成
mandarin-tts是一个模块化的中文文本到语音合成框架,适用于加速科研和产品开发。它的主要特点包括模块化配置、多样的声码器支持以及丰富的嵌入选项,如说话人、韵律和文本嵌入。此外,该框架还支持预测语音的持续时间、音调和能量变化,通过开源合作进一步拓展其功能。框架提供多数据集的音频样本和预训练模型,方便用户使用和进一步开发。此外通过正确使用专有名词,如YAML配置文件,并加入客观描述,提供高效的开发工具给研究人员和开发者。
VoiceFlow-TTS - 结合最新流匹配算法的文本转语音技术
GithubKaldiVoiceFlow开源项目数据准备文本转语音模型训练
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。
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