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tacotron

谷歌发展的全自动语音合成模型Tacotron

由Google的声音理解与大脑团队开发的Tacotron,是一款实现自动语音生成的模型。包含相关论文的音频样本。注意:此模型不是Google的官方产品。

ZMM-TTS - 零样本多语言多说话人语音合成技术创新
GithubZMM-TTS多语言多说话人开源项目自监督学习语音合成
ZMM-TTS是一个多语言多说话人语音合成框架,基于大规模预训练自监督模型的量化语音表示。该项目首次将文本和语音自监督学习模型的表示应用于多语言语音合成。实验表明,ZMM-TTS在六种高资源语言中,对已知和未知说话人都能生成自然度高、相似度好的语音。即使对缺乏训练数据的新语言,也能合成清晰且与目标说话人相似的音频。
vits2 - 单阶段文本转语音系统的效率与质量提升
GithubSK TelecomVITS2单阶段模型开源项目文本到语音自然语言处理
VITS2项目融合了对抗学习与结构设计,在单阶段文本转语音技术上实现了显著的质量与效率提升。此模型通过结构和训练机制的优化,增强了语音的自然感和多讲者语音特征的匹配度,并提高了训练及推理速度。VITS2的创新技术显著降低了对音素转换的依赖,支持了完整的端到端处理。
XTTS-v2 - 多语言语音克隆与生成的开源解决方案
CoquiGithubHuggingfaceⓍTTS声音克隆多语言支持开源项目模型语音生成
XTTS-v2是一个开源的语音生成模型,通过6秒音频实现跨语言声音克隆。支持17种语言,包括新增的匈牙利语和韩语。模型优化了说话人条件设置,提升了音质和韵律表现。适用于文本到语音转换、语音克隆等场景,采用Coqui公共模型许可证。
ChatTTS - 优化对话场景的文本转语音技术,提供自然流畅的语音输出
AI工具ChatTTS人工智能对话系统自然语言处理语音合成
ChatTTS是一种针对对话场景优化的文本转语音模型,适用于聊天机器人和虚拟助手等应用。该模型支持英语和中文,通过大规模数据训练,生成自然、富有表现力的语音输出。ChatTTS具备多说话人支持、精细控制和优秀韵律等特点,能够实现逼真的交互式对话。开源版本提供40,000小时预训练模型,适合研究和开发。此模型在对话场景中表现突出,有助于提升语音交互的自然度和生动性。
Diffusion-SVC - 高效实时语音转换系统
AI模型ContentVecDiffusion-SVCGithub开源项目扩散模型语音转换
Diffusion-SVC是一个基于扩散模型的语音转换项目,专注于实现高质量的实时语音转换。该系统以低显存占用、快速训练和推理为特点,并针对浅扩散和实时应用进行了优化。Diffusion-SVC支持多种预训练模型和编码器,适用于不同规模的GPU,可灵活搭配使用。通过与其他声学模型级联,系统能进一步提升音频质量并降低性能消耗,为语音转换技术带来新的可能性。
bigvgan_base_22khz_80band - 支持多采样率的通用神经声码器音频合成系统
BigVGANGithubHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器语音合成音频生成
BigVGAN是一个基于PyTorch的神经声码器项目,通过大规模数据训练实现音频合成。该模型支持44kHz采样率和512倍上采样,集成CUDA推理加速,可处理语音、环境声音和乐器等音频。项目提供多种预训练模型,覆盖不同采样率和mel频带参数配置,适用于多样化的音频生成需求。
CoMoSpeech - 一步实现高质量语音和歌声合成的一致性模型
CoMoSpeechGithub一步采样一致性模型开源项目快速推理语音合成
CoMoSpeech是一种创新的语音合成方法,通过单步扩散采样实现高质量语音生成。该模型从扩散教师模型中提炼一致性模型,在保持音频质量的同时显著提高推理速度。在文本转语音和歌声合成任务中,CoMoSpeech展现出优异性能,推理速度超过实时150倍,大幅提升了基于扩散采样的语音合成的实用性。
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目
AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成
AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目,支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频,输出高达48kHz的高保真音频,并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点,适用于不同生成任务,支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用,提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能,可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制,允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外,项目提供了详细的使用说明和参数设置选项,方便用户根据需求调整生成过程。
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