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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。

PyTorch-VAE - PyTorch中多种变分自编码器的实现与训练示例
GithubPyTorchPyTorch VAE变分自编码器图像生成开源项目深度学习
PyTorch-VAE项目实现了多种变分自编码器(VAE),专注于结果的可重复性,包括从Vanilla VAE到VQ-VAE的众多模型。所有模型都在CelebA数据集上训练,确保一致的对比结果。代码简洁易用,支持PyTorch和PyTorch Lightning,适合研究人员和开发者快速构建、调试和优化VAE模型。
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI - 开源AI变声框架 实现实时变声和快速模型训练
GithubWebUI人工智能变声开源项目训练语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的开源变声框架。该项目支持实时变声和快速模型训练,只需少量数据即可生成高质量变声模型。框架提供多语言界面和跨平台支持,并配有详细教程。项目采用检索式方法替换输入源特征,有效防止音色泄漏。支持在中低配置GPU上快速训练,并可通过模型融合调整音色。WebUI界面简洁直观,内置UVR5模型便于人声分离。采用InterSpeech2023-RMVPE算法提取音高,性能出色且资源占用低。该框架支持多种硬件加速,适用于不同用户需求,是一个功能丰富且操作简便的AI变声工具。
xVA-Synth - 游戏MOD角色配音AI语音合成工具
GithubxVASynth人工智能开源项目模组开发游戏配音语音合成
xVA Synth是一个开源的机器学习语音合成应用,专为游戏MOD创作者设计。该工具支持多种游戏角色声音模型,通过简单的文本输入即可生成高质量的角色配音。xVA Synth在Steam平台提供,支持GPU加速以提高效率,为游戏MOD开发带来便捷的语音合成解决方案。
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。
tango - 利用扩散模型和大语言模型实现先进的文本到音频生成
GithubTango人工智能开源项目文本转音频生成潜在扩散模型音频生成
Tango是一个创新的文本到音频生成模型,结合了潜在扩散模型和大语言模型技术。该模型使用冻结的Flan-T5作为文本编码器,训练UNet扩散模型生成音频。尽管训练数据集较小,Tango的性能仍可媲美最先进模型。Tango 2版本通过在Audio-alpaca数据集上的DPO对齐训练进一步提升了生成质量。项目开源了模型代码和预训练权重,为音频生成研究提供了有价值的资源。
MelNet - MelNet音频频域生成模型的全面实现
GithubMelNetPythonTTS合成开源项目条件生成音频生成
MelNet项目提供了一个在音频频域中生成模型的实现,支持无条件与条件音频生成。该技术兼容多个数据集,包括Blizzard和VoxCeleb2,支持灵活的训练配置,同时实现多GPU训练与TTS合成,不断更新以支持更多音频处理功能。它为致力于音频生成技术研究的开发者和研究人员提供了有力工具。
TTS - 高性能文本到语音生成库,支持多语言
GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型
TTS库基于最新研究成果,提供高效的文本到语音生成技术,实现了训练便捷、速度快、质量高的最佳平衡。该库包括预训练模型和数据集质量评估工具,已被广泛应用于20多种语言的产品和研究项目。支持多说话人TTS、快速模型训练、多GPU训练,并兼容PyTorch、TensorFlow和TFLite等多种平台。
Pandrator - AI驱动的多语言语音生成和视频配音工具
GithubPandrator开源项目文本处理语音克隆语音合成音频生成
Pandrator是一款开源的多语言语音生成工具,支持将文本、PDF、EPUB和SRT文件转换为语音。该工具集成了语音克隆、LLM文本预处理和AI优化功能,可将生成的音频同步到视频中。Pandrator采用图形界面设计,提供一键安装,操作简便。它利用XTTS、Silero等开源模型实现语音合成,并支持RVC语音增强和NISQA质量评估,为语音生成提供全面解决方案。
Retrieval-based-Voice-Conversion - 基于VITS的开源语音转换框架
AI语音GithubRVCVITS开源框架开源项目语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion是一个基于VITS的开源语音转换框架。该项目提供库、API和命令行接口,支持标准和自定义设置,允许灵活配置模型和环境。它具有详细的音频推理参数设置功能,并支持Docker部署,使语音转换技术更易于使用和实施。
FCH-TTS - 并行语音合成模型
GithubParallelTTS合成样例声码器开源项目语音合成预训练模型
FCH-TTS采用先进的并行语音合成技术,快速生成高质量语音。支持多语种及多种声音风格,满足多样化应用需求。项目持续迭代,引入诸如SoftDTW损失函数等新功能和优化,同时集成顶尖的声码器技术。FCH-TTS不仅提供预训练模型和丰富的合成示例,还允许用户自定义训练和合成,适用于教育、娱乐及商业多个领域。
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