vits

基于变分自编码器和对抗学习的端到端TTS系统

VITS是一种结合变分自编码器和对抗学习的端到端TTS系统，能够提升语音合成的自然度。通过变分推理和正态化流，以及随机时长预测器，VITS实现了多样节奏的语音合成。实验结果表明，该方法在LJ Speech数据集上的表现优于现有的TTS系统，接近真实语音的水平。

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介绍相关项目

vits_chinese - 基于BERT和VITS技术的文本到语音合成系统

BERTGithubTTSVITS开源项目文本到语音自然语言处理

vits_chinese项目引入了BERT和VITS技术，通过隐藏的韵律嵌入和自然语言特性，显著提高了文本到语音合成的音质和自然度。此项目不只适于高质量音频生成，也提供模块化蒸馏加速和在线演示，便利学习和开发人员的应用。

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。

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。

Bert-VITS2 - 多语言BERT驱动的语音合成模型

Bert-VITS2FishAudioGithubMassTTSTTSVITS开源项目

Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型，提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目，并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档，项目强调中文用户需求和法律合规，禁止违规用途。

ttts - 创新多语言语音合成技术的突破性进展

AI模型GithubTTSVQVAE声音合成多语言支持开源项目

TTTS_v4是一个开源的多语言语音合成项目，通过创新的'细节'建模方法改进了传统VQ技术。该项目现已支持中文、英文、日语和韩语，并具有扩展性。TTTS_v4整合了tokenizer训练、VQVAE训练和GPT语音合成技术，旨在生成高质量的自然语音。此外，项目还提供模型微调功能，适用于多种语言场景和个性化需求。

whisper-vits-svc - 基于VITS的端到端歌声转换开源项目

AIGithubPyTorchVITS开源项目深度学习语音转换

whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。

VITS-fast-fine-tuning - 个性化多语言语音合成与转换工具

GithubVITS声音转换多语言开源项目文本转语音语音克隆

VITS-fast-fine-tuning是一个开源的语音合成项目，旨在快速实现个性化的多语言文本转语音和声音转换功能。该工具支持中英日三语合成，允许用户添加自定义声音，并实现角色间的声音转换。项目提供本地训练和Google Colab两种方式，适应不同用户需求。此外，它能从多种音频源（如短音频、长音频、视频和B站链接）克隆声音，为用户提供灵活的声音定制选项。VITS-fast-fine-tuning的微调过程通常只需1小时左右，大大提高了个性化语音模型的开发效率。

Bert-VITS2-ext - 实现声音到脸部表情的同步生成的TTS及声音识别的应用

Bert-VITS2GithubTTS开源项目数据预处理表情生成音频质量

Bert-VITS2-ext 专注于TTS及声音识别的创新应用，实现声音到脸部表情的同步生成。该技术结合VITS，支持多语言，适用于复杂交互场景，为动画与虚拟互动领域开辟新可能。

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。

wetts - 端到端文本转语音开源工具包

GithubWeTTS多平台支持开源数据集开源项目端到端模型语音合成

WeTTS是一个开源的端到端文本转语音(TTS)工具包，专注于生产级和设备端应用。它支持多语言处理，提供预训练模型，并可在x86、Android和树莓派等多种平台上运行。WeTTS采用VITS等先进的端到端模型，结合WeTextProcessing进行文本规范化，并使用基于BERT的统一前端处理中文语音合成。该工具包支持多个开源数据集，为研究者和开发者提供高质量、易用的TTS解决方案。

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