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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。

ttskit - 专业的文本到语音转换工具包
GithubSDK接口WEB接口ttskit命令行接口开源项目语音合成
ttskit是一款包括多种功能的文本到语音转换工具箱,提供melgan、griffinlim、waveglow等多种声码器选择。它兼具命令行和web接口,适合开发者和研究人员快速集成和测试。支持丰富的模型和声纹选项,便于定制个性化语音输出。
ai-audio-datasets - 提供多语言、多情感的语音、音乐和音效数据支持AI模型训练
AI Audio DatasetsAI model trainingAIGCGenerative AIGithub开源项目音频应用
AI Audio Datasets (AI-ADS) 🎵 提供多样化的语音、音乐和音效数据集,适用于生成式AI、AIGC、AI模型训练、智能音频工具开发及音频应用。该项目包含多种数据集,如AISHELL、阿拉伯语语音语料库、AudioMNIST等,覆盖多种语言和情感,适合多种语音识别和合成研究。用于训练多语种语音识别、语音转文字及语音情感转换等AI系统,提升AI音频技术的应用和开发水平。
naturalspeech3_facodec - FACodec语音编解码器实现属性分解和零样本语音合成
FACodecGithubNaturalSpeech 3属性分解开源项目语音合成语音编解码
FACodec作为NaturalSpeech 3的核心组件,将语音波形转换为表示内容、韵律、音色和声学细节的解耦子空间,并能重建高质量语音。该技术简化了语音表示建模,支持多种TTS模型开发,还可实现零样本声音转换。FACodec为语音合成研究提供了强大的处理工具。
stable-audio-metrics - 音频生成模型评估指标集合
GPU支持Githubstable-audio-metrics开源项目数据结构音频指标音频生成模型评估
stable-audio-metrics是一个评估音乐和音频生成模型的开源指标集合。它包含基于Openl3的Fréchet距离、基于PaSST的Kullback-Leibler散度和基于CLAP-LAION的CLAP分数。该项目针对长形式全频带立体声生成进行了优化,支持可变长度输入,并提供了详细文档和示例。适用于评估MusicCaps、AudioCaps和Song Describer等数据集的音频生成质量。
Codec-SUPERB - 音频编解码模型性能评估基准平台
Codec-SUPERBGithub开源项目性能基准评估框架语音处理音频编解码
Codec-SUPERB是一个综合性音频编解码模型评估平台,提供标准化测试环境和统一数据集。平台特色包括直观的编解码接口、多角度评估和在线排行榜。它旨在促进语音处理领域的发展,为研究人员提供便捷的模型集成和测试环境,支持快速迭代和实验。
StyleSpeech - 多说话人自适应文本转语音生成
GithubMeta-StyleSpeech开源项目文本到语音自适应音质预训练模型
Meta-StyleSpeech项目结合最新的多说话者适应性文本到语音合成技术,通过样本少量的语音输入即可生成高质量合成语音。该项目运用风格自适应层归一化技术,高效适配不同说话者的声音特征。提供预训练模型和在线演示供实际应用测试。
open-tts-tracker - 全面追踪开放源代码语音合成模型的信息平台
AI语音GithubTTS模型多语言开源开源项目语音合成
Open TTS Tracker 是一个综合性的开源语音合成模型跟踪平台。该项目汇集了最新TTS模型的详细信息,包括名称、代码库、权重、许可证、微调能力、支持语言等多个方面。通过提供这些资源,Open TTS Tracker 旨在提升开源TTS模型的可见度,推动语音合成技术的进步。研究人员、开发者和爱好者可以在此找到丰富的模型信息和相关资源。
naturalspeech2-pytorch - NaturalSpeech 2在PyTorch中的开源实现
GithubPytorch开源项目深度学习自然语音语音合成零样本学习
NaturalSpeech 2是一个基于PyTorch的开源项目,实现了零样本语音和歌唱合成。该项目采用神经音频编解码器和潜在扩散模型,结合非自回归生成和去噪扩散技术,实现高质量的文本到语音转换。项目还优化了注意力机制和Transformer组件,为研究人员和开发者提供了探索先进TTS技术的平台。
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。
dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型
DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本
dc_tts,一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型,使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文,还对不同声音数据进行了深入研究,支持多种语言和数据集,提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型,适用于学术研究和实际应用场景。
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