NISQA

多维度语音质量评估和自然度预测深度学习工具

NISQA是一个先进的深度学习工具，专注于多维度语音质量评估，包括噪声、色彩度、断续和响度等特质。最新版本NISQA v2.0增强了预测精度，并支持模型训练与微调。NISQA-TTS专为评估文本到语音系统生成语音的自然度而设计。项目库含14,000多个语音样本，适用于广泛的训练和评估任务。

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介绍相关项目

vits_chinese - 基于BERT和VITS技术的文本到语音合成系统

BERTGithubTTSVITS开源项目文本到语音自然语言处理

vits_chinese项目引入了BERT和VITS技术，通过隐藏的韵律嵌入和自然语言特性，显著提高了文本到语音合成的音质和自然度。此项目不只适于高质量音频生成，也提供模块化蒸馏加速和在线演示，便利学习和开发人员的应用。

fish-speech - 全新的TTS解决方案

Fish AudioGithub在线演示开源开源项目本地推断热门语音合成

NSQL - 专为SQL生成设计的开源大型语言模型系列

GithubNSQLSQL生成人工智能开源模型开源项目数据库查询

NSQL是一个专注于SQL生成的开源大型语言模型系列。该项目提供多种规模的模型，参数量从350M到7B不等，均可在HuggingFace平台上获取。NSQL能够连接Postgres或SQLite数据库，实现自然语言到SQL的直接查询转换。此外，项目还包含用于生成NSText2SQL训练数据集的脚本。NSQL采用Apache 2.0许可证发布，为开发者提供了高效的SQL生成工具。

CosyVoice - 提升智能语音体验的创新技术和多语言支持

CosyVoiceGithub在线演示多语言支持开源项目语音模型跨语言推理

CosyVoice是一个先进的多语言语音生成技术，致力于提升语音交互的流畅性和实时反馈。该项目支持广泛的语言，提供灵活的下载和安装选项，包括跨语言和指令式语音合成，满足不同用户需求。通过预训练模型和定制选项，用户可以实现从简短语句到完整语音输出的自然转换，优化整体交互体验。

coqui-ai-TTS - 先进的多语言文本转语音库支持1100多种语言

Coqui TTSGithub多语言支持开源项目文本转语音深度学习预训练模型

coqui-ai-TTS是一个先进的开源文本转语音库，支持超过1100种语言。该库提供多种深度学习模型，如Tacotron2、VITS和YourTTS，用于生成高质量语音。它还包含训练新模型、微调现有模型的工具，支持多说话人TTS，并提供数据集分析功能。

speech_course - 全面语音处理技术课程，从信号处理到人工智能应用

GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别

这门课程全面涵盖语音处理技术，从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等，并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式，辅以详细的幻灯片和视频资料，旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。

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。

Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术

GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成

Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具，能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架（SV2TTS），并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员，支持多种数据集，提供预训练模型以简化使用和实验过程。

SpecVQGAN - 使用视觉提示生成高保真声音的方法

GithubSpecVQGANTransformer代码本声谱图开源项目训练模型

SpecVQGAN项目提出了一种利用视觉提示生成声音的方法。通过将训练数据集缩小到一组代表向量（代码本），这些代码本向量可被控地进行采样，从而根据视觉提示生成新声音。项目使用VQGAN的训练方法在频谱图上训练代码本，并通过GPT-2变体的transformer在视觉特征条件下自回归地采样代码本条目。这种方法可以生成长时间、相关且高保真的声音，并支持多种数据类别。

snac_24khz - 高效低比特率音频压缩的神经编解码器

GithubHuggingfaceSNAC开源项目模型深度学习神经网络编解码器语音合成音频压缩

SNAC是一种先进的多尺度神经音频编解码器，以0.98 kbps的超低比特率压缩24 kHz音频。它采用分层令牌方法，创新地降低了粗糙令牌的采样频率，扩大时间覆盖范围。该模型主要用于语音合成，但也提供适用于音乐和音效的高采样率版本。SNAC支持单声道音频处理，提供多个预训练模型以满足不同需求，是音频压缩和处理领域的重要工具。

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