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Diff-HierVC

分层扩散模型实现高质量零样本语音转换

语音转换Diff-HierVC扩散模型音高生成零样本说话人适应Github开源项目

Diff-HierVC是一种分层语音转换系统，采用DiffPitch和DiffVoice两个扩散模型。DiffPitch生成目标音高，DiffVoice转换语音风格。系统还使用源滤波器编码器和掩蔽先验技术，提高语音风格迁移和说话人适应能力。在零样本语音转换中，Diff-HierVC实现0.83%字错率和3.29%等错率，展现出色的音高生成和语音风格迁移性能。

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介绍相关项目
DiffGesture - 音频驱动协同语音手势生成的扩散模型框架
AI动画Github开源项目扩散模型计算机视觉语音驱动手势生成跨模态学习
DiffGesture是一个基于扩散模型的框架，旨在生成与音频同步的协同语音手势。该框架通过扩散条件生成过程和音频-手势变换器捕捉跨模态关联，并使用手势稳定器和无分类器引导保持时间一致性。DiffGesture生成的手势具有良好的模式覆盖和音频相关性，在多个数据集上展现出优秀性能。
Retrieval-based-Voice-Conversion - 基于VITS的开源语音转换框架
AI语音GithubRVCVITS开源框架开源项目语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion是一个基于VITS的开源语音转换框架。该项目提供库、API和命令行接口，支持标准和自定义设置，允许灵活配置模型和环境。它具有详细的音频推理参数设置功能，并支持Docker部署，使语音转换技术更易于使用和实施。
so-vits-svc - 虚拟歌声转换工具，提供丰富的自定义功能
GithubSinging Voice ConversionSoftVC VITS人工智能模型开源项目热门语音合成
so-vits-svc是一个专注于虚拟歌声转换(SVC)的项目，不支持文本到语音(TTS)功能。该项目利用SoftVC内容编码器从源音频中提取语音特征，并通过VITS进行处理，保留了原始音频的音调和语调。此外，该项目还支持Whisper-PPG编码器和静态/动态声音融合等新功能。最新版本支持通过浅层扩散模型改善声音质量，为开发者提供了一个稳定的学习和实验平台，但不适用于商业生产环境。
DiffSHEG - 基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术
3D表情和手势DiffSHEGGithub实时生成开源项目扩散模型语音驱动生成
DiffSHEG是一种基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术。该方法能够生成与语音同步的全息3D表情和手势，适用于不同长度的语音输入。DiffSHEG为虚拟人物动画和人机交互领域提供了新的解决方案，有助于创建更具表现力的虚拟角色。
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。
StyleTTS2 - 通过样式扩散与对抗训练实现的高质量的文本到语音合成模型
GithubStyleTTS 2大型语言模型对抗训练开源项目语音合成风格扩散
StyleTTS 2是一种创新的文本到语音模型，通过样式扩散和大规模语音语言模型的对抗训练，实现高质量的语音合成。该模型利用潜在随机变量生成最适合文本的语音风格，无需参考语音，提高了语音的自然度。StyleTTS 2在单说话人和多说话人数据集上的表现超越了现有模型，并在零样本说话人适应方面表现出色。
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》。
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI - 开源AI变声框架 实现实时变声和快速模型训练
GithubWebUI人工智能变声开源项目训练语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的开源变声框架。该项目支持实时变声和快速模型训练，只需少量数据即可生成高质量变声模型。框架提供多语言界面和跨平台支持，并配有详细教程。项目采用检索式方法替换输入源特征，有效防止音色泄漏。支持在中低配置GPU上快速训练，并可通过模型融合调整音色。WebUI界面简洁直观，内置UVR5模型便于人声分离。采用InterSpeech2023-RMVPE算法提取音高，性能出色且资源占用低。该框架支持多种硬件加速，适用于不同用户需求，是一个功能丰富且操作简便的AI变声工具。
hifi-gan - 基于GAN技术的语音合成技术
GithubHiFi-GAN开源项目效率生成对抗网络语音合成高保真
HiFi-GAN是一个开源项目，基于GAN技术，提供高保真且高效的语音合成解决方案。它不仅提供预训练模型，还能适应多种语音数据集，并支持灵活的配置选项。欢迎访问官方演示网站体验语音样本。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型，采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本，旨在通过增强模型结构和训练机制，有效提升语音自然度和特征相似性，同时显著降低对音素转换的依赖，从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频，支持开箱即用的转换学习。
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