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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
Applio - 基于VITS的高效语音转换
ApplioContentVecGithubRVCTTS模型开源项目语音转换
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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。
bigvgan_v2_24khz_100band_256x - 大规模训练的通用神经声码器
BigVGANGithubGradioHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器音频合成
该项目通过大规模训练为神经声码器领域带来了新的发展。其自定义的CUDA内核实现了1.5至3倍的推理速度提升，满足高效应用需求。利用多尺度的子频段判别器和梅尔谱损失进行训练，适应多种音频环境，涵盖多语言语音和环境音等。项目还集成至Hugging Face Hub，提供预训练模型和交互式演示，支持最高24 kHz的采样率和多种频段配置，为语音合成领域的研究者和开发者提供便利。
HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
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HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法，无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务，适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务，为图像生成提供更高质量和效率。
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GithubVoiceFixer开源项目神经声码器训练评估语音恢复
VoiceFixer 为一款专业语音修复框架，致力于修复严重退化或历史性语音。集成多种先进算法，适用于去噪音、消除回声、提升语音清晰度等多种场景，提供灵活的配置和广泛的测试支持。
speecht5_hifigan - 用于语音合成和声音转换的开源声码器
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SpeechT5 HiFi-GAN是一个专为SpeechT5文本转语音和声音转换模型开发的开源声码器。该项目采用MIT许可证，提供预训练权重，能够与SpeechT5的语音处理功能无缝集成。它为开发者和研究人员在语音合成和声音转换领域提供了实用工具。SpeechT5采用统一模态的编码器-解码器预训练方法，为口语处理技术开辟了新的研究方向。
bigvgan_v2_44khz_128band_512x - 神经网络声码器支持多采样率和高倍上采样比音频生成
BigVGANGithubHuggingface开源项目模型深度学习神经声码器语音合成语音生成
BigVGAN-v2是一款神经网络声码器，支持44kHz采样率和512倍上采样比。它使用自定义CUDA内核加速推理，采用多尺度子带CQT判别器和梅尔频谱图损失训练。该模型在多语言语音、环境声音和乐器的大规模数据集上训练，提供多种音频配置的预训练检查点。BigVGAN-v2与Hugging Face Hub集成，提供便捷的使用方式和交互式演示。
GenerSpeech - 文本转语音模型，可实现 OOD 自定义语音的高保真零样本样式传输
GenerSpeechGithub多GPU支持开源项目文本到语音零样本学习风格转换
GenerSpeech: PyTorch实现的NeurIPS 2022文本到语音模型，专注于无监督出域场景下的高保真样式转换。提供多层级样式转换、优化的模型泛化功能，并支持多GPU环境。完整指南及音频样例可在线获取，助您快速实施和部署。
DragonianVoice - 支持多种TTS、SVC和SVS技术的语音处理工具
DiffusionDragonianVoiceGithubOnnxSVCTTS开源项目
DragonianVoice提供TTS、SVC和SVS的Onnx框架推理库，支持C、Cpp及C#调用。项目与fish-speech联动，使用ggml框架重写。支持多种深度学习模型如Tacotron2、Vits和SoVitsSvc，并解决DmlEP推理错误。用户需遵守使用协议，确保合法合规使用开源项目。
audio-diffusion - 使用Hugging Face扩散器包应用扩散模型以合成音乐
GithubHugging Faceaudio-diffusiondiffusion modelsmel spectrogram开源项目生成音频
audio-diffusion项目使用Hugging Face的diffusers包，将扩散模型应用在音乐合成领域，不再局限于图像生成。项目介绍了条件音频生成、预训练模型的使用、Mel谱图处理，在谷歌Colab和本地环境下的训练方法。项目包含实际案例和最新更新，展示了如何用扩散模型生成和插值音频。此外，还提供了从音频文件生成Mel谱图数据集的详细指南，涵盖多种技术细节和操作方法。
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