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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。

glow-tts - 通过单调对齐搜索进行文本转语音的生成流
GithubGlow-TTSHiFi-GAN并行合成开源项目文本转语音模型训练
Glow-TTS,一款创新的文本到语音转换模型,独立完成文本与语音的单调对齐搜索,无需外部辅助。此模型不仅大幅提升合成速度,还支持多样性与可控性,并可适应多说话人环境。更新项包括采用新技术降低噪声并优化发音,使其在速度和音质上优于传统模型。
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。
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。
dl-for-emo-tts - 通过深度学习实现情感语音合成
GithubTacotron优化器开源项目情感语音合成数据集深度学习
项目通过深度学习实现情感语音合成,包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略,如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题,但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。
DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术
DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型
DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术,通过激活浅层扩散机制,提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种,实现了保持语音自然度的同时,进行灵活的语音控制,包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景,为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。
tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例
DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别
使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别,最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学,开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech,这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展,如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。
Bridge-TTS - 创新方法提升文本转语音合成效果
Bridge-TTSGithubSchrodinger Bridge开源项目文本转语音机器学习语音合成
Bridge-TTS是一个革新性的文本转语音(TTS)项目,利用人工智能和机器学习技术,通过创新的数据处理方法优化语音合成。无论在简单还是复杂的应用场景中,它都显著优于传统的扩散模型。这一突破不仅提升了TTS技术水平,还为语音合成和相关人工智能领域开辟了新的研究方向。项目详情、研究方法和结果可在官方网站查阅,完整源代码将在论文被学术界正式接受后公开发布。
TTS - 高性能文本到语音生成库,支持多语言
GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型
TTS库基于最新研究成果,提供高效的文本到语音生成技术,实现了训练便捷、速度快、质量高的最佳平衡。该库包括预训练模型和数据集质量评估工具,已被广泛应用于20多种语言的产品和研究项目。支持多说话人TTS、快速模型训练、多GPU训练,并兼容PyTorch、TensorFlow和TFLite等多种平台。
soundstorm-pytorch - 基于PyTorch的高效并行音频生成模型
GithubPytorchSoundStorm人工智能开源项目深度学习音频生成
SoundStorm是Google DeepMind开发的高效并行音频生成模型,本项目提供其PyTorch实现。该模型将MaskGiT技术应用于Soundstream的残差向量量化编码,采用Conformer架构。项目包含完整的训练和生成代码,支持原始音频处理和文本到语音转换。此实现整合了多个相关模型,旨在促进前沿语音合成技术的应用与研究。
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。
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