hifi-gan

基于GAN技术的语音合成技术

HiFi-GAN 语音合成生成对抗网络高保真效率 Github 开源项目

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。

Keras-GAN - 多种生成对抗网络（GAN）的Keras实现与教程

GithubKeras-GAN图像生成开源项目机器学习深度学习生成对抗网络

该项目包含多种Keras实现的生成对抗网络（GAN），如AC-GAN、CycleGAN、Pix2Pix等，基于研究论文，提供核心概念的实现与详细教程。欢迎社区贡献以扩展更多GAN变体。

audio2photoreal - AI驱动的音频转人物对话视频技术

AI合成Github对话场景开源项目深度学习计算机视觉音频到真人化身

audio2photoreal项目实现了音频到逼真人物对话视频的自动转换。该开源项目集成了面部表情和全身动作生成模型,能根据音频输入合成自然的人物表情和动作。项目提供预训练模型、训练代码和数据集,便于研究者复现和改进。这一技术为虚拟人物制作和视频合成领域开辟了新的可能性。

F5-TTS - 提高训练和推理速度的先进文本到语音转换系统

E2 TTSF5-TTSGithub开源项目推理数据集训练

项目F5-TTS利用Diffusion Transformer和ConvNeXt V2技术，显著提升了训练和推理速度。支持生成最长30秒的音频，并通过Sway Sampling技术优化推理性能。用户可以自定义数据集，并使用多GPU和fp16配置加速训练。提供单次推理、语音编辑和批量推理功能，并支持通过Gradio App进行操作。多种测试数据集和评估工具确保模型表现稳定高效。

tango - 利用扩散模型和大语言模型实现先进的文本到音频生成

GithubTango人工智能开源项目文本转音频生成潜在扩散模型音频生成

Tango是一个创新的文本到音频生成模型,结合了潜在扩散模型和大语言模型技术。该模型使用冻结的Flan-T5作为文本编码器,训练UNet扩散模型生成音频。尽管训练数据集较小,Tango的性能仍可媲美最先进模型。Tango 2版本通过在Audio-alpaca数据集上的DPO对齐训练进一步提升了生成质量。项目开源了模型代码和预训练权重,为音频生成研究提供了有价值的资源。

One-Shot-Voice-Cloning - 一站式语音克隆与风格转换技术

GithubUnet-TTS一键语音克隆开源项目模型训练语音合成风格迁移

One-Shot-Voice-Cloning利用Unet结构和AdaIN层，实现了高效的说话人和风格转换。此技术支持单次语音克隆，无需额外的声音参数输入，有效解决了面对未见说话人和风格迁移的难题。此外，通过Colab notebook，用户可以便捷地测试和验证模型性能。

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。

phaseaug - 创新差分增强技术优化语音合成

GithubPhaseAug一对多映射开源项目相位旋转神经声码器语音合成

PhaseAug是一种新型差分增强技术，通过旋转频率区间相位来模拟语音合成的一对多映射关系。这种方法有效缓解了传统GAN语音合成器的过拟合问题，提高了生成音频质量。PhaseAug无需修改模型架构即可超越基准性能，为语音合成领域提供了新的研究方向，有助于提升合成语音的自然度和多样性。

gan-compression - 条件生成对抗网络的高效压缩技术

GAN CompressionGithub图像生成开源项目性能优化条件生成对抗网络模型压缩

GAN Compression项目提出了一种通用的条件生成对抗网络压缩方法,可将pix2pix、CycleGAN等模型的计算量减少9-29倍,同时保持视觉质量。该方法适用于多种生成器架构和学习目标,支持配对和非配对数据。项目开源了预训练模型、演示和教程,便于研究和应用。

Voice-Cloning-App - 声音克隆技术应用：从自动合成到多语言支持

GithubPytorchVoice Cloning App人工智能开源项目数据集语音克隆

Voice-Cloning-App，一个基于Python/Pytorch的高效工具，使用户能在多个平台上进行人声合成和训练。特点包括支持多GPU使用、自动化数据集创建、多语言支持及系统的远程训练功能。即将支持更多语音合成技术和GPU型号，优化数据处理效率。

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。

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