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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。

audiolm-pytorch - 基于Pytorch的音频生成模型AudioLM
AudioLMEnCodecGithubPytorchSoundStream开源项目音频生成
AudioLM是一个基于Pytorch的音频生成模型,具有T5引导的文本到音频转换功能。该项目还兼容SoundStream和Facebook的EnCodec,并提供了多个音频编码和解码模块。用户可以通过完整的训练和使用流程,包括SoundStream、分层Transformer和基于文本条件的音频合成,来进行音频生成技术的研究和开发。
wavegrad - 由Google Brain设计的高效神经声码器
GithubWaveGrad多GPU训练开源项目神经声码器预训练模型高质量合成
WaveGrad是由Google Brain团队设计的神经声码器,专业于将对数缩放的Mel频谱图转换为波形。此项目提供稳定训练、合成、混合精度训练以及多GPU支持,且支持命令行和API推理接口,配备预训练模型。易于安装,支持通过pip和GitHub进行安装。其多GPU训练和混合精度训练提升了处理效率,适合需进行高效音频处理的开发者。
audio-ai-timeline - 音频AI领域2023年重大进展及模型概览
AI音频生成Github开源项目扩散模型文本转语音深度学习音乐生成
Audio AI Timeline项目追踪2023年音频生成领域AI模型进展。涵盖MusicLM、AudioLDM 2等重要模型,展示文本到音频、音乐生成和语音合成技术发展。项目记录模型发布日期、论文、代码和训练资源,为音频AI领域研究者和开发者提供参考。
speech-trident - 语音大模型三大关键领域 表示学习 神经编解码 语言模型
GithubSpeech Trident大语言模型开源项目神经编解码器表示学习语音模型
Speech-trident项目调查语音大模型的三个核心领域:语音表示学习、神经编解码模型和语音语言模型。该项目涵盖语义标记学习、声学标记生成及基于标记的语言建模方法,旨在促进语音理解和生成技术的发展,为相关研究提供资源。
NATSpeech - 非自回归文本转语音 (NAR-TTS) 框架
DiffSpeechGithubNATSpeechPortaSpeechPyTorchText-to-Speech开源项目
NATSpeech框架是一款高效的非自回归文本至语音转换系统,特点为便捷的操作、可扩展性强,并采用精准的数据处理技术。框架包括PortaSpeech与DiffSinger两种高质量语音合成技术,适用于高端研究与商业应用,配备详尽的技术文档及安装指导。
tts-generation-webui - 高效的文本到语音和语音克隆工具
GithubTTS Generation WebUI开源项目语音克隆软件更新音频生成音频转换
tts-generation-webui 是一款由AI驱动的开源文本到语音及语音克隆工具,支持包括 Bark、MusicGen、AudioGen 在内的多种模型。通过简洁的Web界面,用户可以方便地下载、升级及配置,同时享受持续的技术更新和社区支持。
TensorflowASR - Tensorflow 2和Conformer结合的端到端语音识别解决方案
CTCConformerGithubONNXTensorflowASR开源项目语音识别
Tensorflow 2和Conformer结构打造的端到端语音识别模型,支持在线流式和离线识别,实时率约为0.1。该项目提供VAD、降噪、TTS数据增强等功能,并支持ONNX推理优化。训练结果在Aishell-1测试集上表现优异,适用于语音识别。最新更新的Chunk Conformer结构进一步提升了长时间语音识别的准确性和效率。
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。
Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples - 少样本语音克隆的先进技术
GithubNVIDIA V100VCTK数据集声音克隆多说话者生成模型开源项目训练
Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples项目致力于开发能够实现少样本语音克隆的先进技术。项目通过建立说话者嵌入空间,有效捕捉说话者的独特语音特性,如音调、口音等,类似于语音指纹。该项目已在84名讲话者上进行训练,使用了NVIDIA V100 GPU完成了大量周期的训练。欲了解更多,可参考Baidu发表的论文《Neural Voice Cloning with Few Samples》。
wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别 仅需少量标记数据
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理
Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型,通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后,能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上,全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率;仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果;10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。
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