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tetos

支持多家顶尖服务提供商的语音合成接口

TeTos通过一个简洁的命令行接口,支持包括Google、Azure和OpenAI在内的多家著名TTS服务。安装简易,通过几行命令即可集成使用,为需多语言支持的开发者和企业带来便利。

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。
parler-tts-mini-v1 - 通过文本提示控制的轻量级语音合成模型
GithubHuggingfaceParler-TTS人工智能开源项目文本转语音模型自然语言处理语音合成
Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音,并通过简单的文本提示控制语音特征,包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成,是开源Parler-TTS项目的组成部分,为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。
ukrainian-tts - 多声音乌克兰语文本转语音开源项目
ESPNETGithubUkrainian TTS多声音开源项目自动重音语音合成
Ukrainian TTS是一个开源的乌克兰语文本转语音项目,基于ESPNET框架开发。该项目支持离线多声音合成、自动重音标注和语速调节,可在Windows、Mac和Linux等多平台运行。项目提供在线演示、Telegram机器人和Colab notebook,便于快速体验。此外,它还支持移动设备推理,为开发者提供多样化的应用场景。
Speechson - 在线多语言文本转语音服务
AI工具AI语音生成SSML功能Speechson多语言支持文字转语音
Speechson是一个在线文本转语音平台,提供840多种AI语音和135多种语言方言。支持MP3、OGG、WAV和WEBM等音频格式输出。借助深度学习技术,生成高质量、自然的语音。平台支持SSML功能,方便调整语音特性。适用于教育培训、内容创作等多种场景,能够满足多样化的语音需求。
MeloTTS-French - 多语言实时文本转语音库 支持CPU推理
GithubHuggingfaceMeloTTS多语言支持实时推理开源项目模型语音合成
MeloTTS是一款多语言文本转语音库,支持包括英语(美式、英式、印度、澳大利亚)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语在内的多种语言和口音。该库具备中英混合语音合成功能,并支持CPU实时推理。开发者可通过简洁的Python代码接口使用MeloTTS,实现多样化的语音合成应用。
F5-TTS - 提高训练和推理速度的先进文本到语音转换系统
E2 TTSF5-TTSGithub开源项目推理数据集训练
项目F5-TTS利用Diffusion Transformer和ConvNeXt V2技术,显著提升了训练和推理速度。支持生成最长30秒的音频,并通过Sway Sampling技术优化推理性能。用户可以自定义数据集,并使用多GPU和fp16配置加速训练。提供单次推理、语音编辑和批量推理功能,并支持通过Gradio App进行操作。多种测试数据集和评估工具确保模型表现稳定高效。
Awesome-ChatTTS - ChatTTS资源汇总及使用指南
AI配音ChatTTSGithub开源项目文本转语音语音合成音色控制
Awesome-ChatTTS汇集了ChatTTS相关资源,包括快速体验链接、热门分支介绍、界面说明、音色控制方法、入门教程和常见问题解答。该项目涵盖ChatTTS的基础应用和高级定制,为爱好者和开发者提供全面的参考资料,有助于更好地了解和使用ChatTTS。
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。
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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