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fish-speech

全新的TTS解决方案

Fish Speech项目是一个基于最新语音合成模型的平台,提供包括VITS2、Bert-VITS2在内的多种模型。项目代码遵循CC-BY-NC-SA-4.0许可发布,且拥有多种语言文档支持和实用的在线演示。该平台适用于学术研究和开发使用,旨在推动语音合成技术的发展并提供高质量的语音生成服务。

Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
MeloTTS-Spanish - 基于CPU实时推理的多语言文本转语音系统
GithubHuggingfaceMeloTTS人工智能多语言支持开源项目文字转语音模型语音合成
MeloTTS是一个开源的多语言文本转语音框架,支持英语(含美式、英式、印度、澳洲变体)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等语言转换。系统可在CPU环境下实现实时推理,其中中文模型支持中英混合输入。该框架提供Hugging Face在线体验和本地部署方案,采用MIT许可证发布。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型,支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型,经过10万小时的语音训练,支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆(仅需30秒参考音频)。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用,并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎
Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本
该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架,对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集,评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现,为选择语音识别解决方案提供了参考依据。
tts-hifigan-ljspeech - 单声道声码器工具用于将声谱图转换为波形
GithubHiFIGANHuggingfaceLJSpeech单说话人声码器开源项目模型语音合成
此项目提供基于LJSpeech数据集训练的HiFIGAN声码器,可将声谱图转换为波形,适用于语音合成过程中的应用。模型针对单一发声者设计,但在一定程度上支持多发声者。建议使用22050 Hz采样率的输入数据,并参考SpeechBrain教程快速上手。
easy-speech - 跨浏览器语音合成的简单解决方案
Easy SpeechGithubJavaScriptWeb Speech API开源项目语音合成跨浏览器
Easy Speech是一款跨浏览器语音合成库,无需额外依赖。它提供统一API接口和异步操作支持,具备全局及特定语音实例的事件钩子。该项目能自动检测加载可用语音,并解决了多个浏览器特有问题。Easy Speech还包含内部日志功能,支持多种构建目标,并提供在线演示测试浏览器兼容性。它简化了Web Speech API在主流浏览器上的语音合成实现。
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。
s2t-small-librispeech-asr - 小型LibriSpeech语音识别模型的高效自动化
GithubHuggingfaceLibriSpeechSpeech2Texts2t-small-librispeech-asr开源项目模型自动语音识别语音转换文本
s2t-small-librispeech-asr是一种小型端到端语音识别模型,使用LibriSpeech ASR语料库进行训练。该模型采用自回归的方式生成转录文本,并结合Pytorch及其工具如torchaudio和sentencepiece以提高准确性。在LibriSpeech“clean”和“other”测试集上的WER分别为4.3和9.0,可满足高性能语音识别应用的需求。
E2-TTS - 非自回归零样本TTS模型简化语音合成
E2 TTSF5-TTSGithubHuggingface开源项目文本转语音模型零样本学习非自回归
E2-TTS是一个开源的文本转语音项目,采用完全非自回归方法实现零样本语音合成。该模型简化了语音生成过程,提供.pt和.safetensors格式的预训练模型。E2-TTS旨在提高语音合成效率,为研究人员和开发者提供便捷工具,推动语音技术发展。项目遵循CC-BY-NC-4.0许可,基于Emilia数据集训练。
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