Expressive-FastSpeech2

非自回归表情文本到语音合成技术

Expressive-FastSpeech2 非自回归TTS 情感TTS 对话TTS 多语言支持 Github 开源项目

Expressive-FastSpeech2是一个非自回归表情文本到语音（TTS）的研究项目，专注于emotional和conversational TTS。该项目使用AIHub多模态视频AI数据和IEMOCAP数据库进行韩语和英语的处理，并提供了不同语言适应和数据处理的指导。

文档

RealtimeSTT_LLM_TTS - 整合语音识别与AI对话的开源项目

GPU支持GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音转文字

该项目集成语音识别、AI对话和语音合成,支持GPU加速以实现低延迟交互。具备语音检测、实时转录和唤醒词等功能,可用于开发语音助手和AI对话应用。Web界面支持个性化配置,适合快速构建语音交互系统。

metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型，支持情感语音合成和跨语言声音克隆

GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆

MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型，经过10万小时的语音训练，支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆（仅需30秒参考音频）。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用，并提供Hugging Face和Google Colab的演示。

dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型

DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本

dc_tts，一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型，使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文，还对不同声音数据进行了深入研究，支持多种语言和数据集，提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型，适用于学术研究和实际应用场景。

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。

StyleSpeech - 多说话人自适应文本转语音生成

GithubMeta-StyleSpeech开源项目文本到语音自适应音质预训练模型

Meta-StyleSpeech项目结合最新的多说话者适应性文本到语音合成技术，通过样本少量的语音输入即可生成高质量合成语音。该项目运用风格自适应层归一化技术，高效适配不同说话者的声音特征。提供预训练模型和在线演示供实际应用测试。

VoiceFlow-TTS - 结合最新流匹配算法的文本转语音技术

GithubKaldiVoiceFlow开源项目数据准备文本转语音模型训练

VoiceFlow-TTS项目采用先进的矫正流匹配技术，提升了文本到语音转换的效率和自然度。此项目详细介绍了设置环境、准备数据、训练模型以及推理过程，支持多GPU并发处理，兼容多种数据集。

dreamtalk - 音频驱动的表情丰富说话头像生成系统

AI表情生成DreamTalkGithub开源项目扩散模型生成说话人头像音频驱动

DreamTalk是一个创新的音频驱动说话头像生成系统，采用扩散概率模型技术。该系统能生成高质量、表情丰富的说话头像视频，适应多种说话风格。DreamTalk在处理歌曲、多语言语音、噪声音频和非常规肖像等多样化输入时表现优异。通过结合扩散概率模型，DreamTalk实现了准确的唇形同步和生动的面部表情，为不同说话风格提供了灵活支持。

speech-driven-animation - 语音驱动的端到端面部动画合成模型

GithubSpeech-Driven Animation人脸合成开源项目深度学习视频动画语音驱动

Speech-Driven Animation是一个开源项目，实现语音驱动的端到端面部合成模型。该项目根据输入图像和音频生成面部动画视频，支持GRID、TIMIT和CREMA等预训练模型。通过API可输入自定义音频和图像，输出同步动画视频。项目还提供音频和视频编码器，可用于特征提取和分类任务。

e2-tts-pytorch - E2-TTS 简化的非自回归零样本文本转语音模型

E2 TTSGithubPytorch开源项目深度学习语音合成非自回归模型

E2-TTS-pytorch是一个开源项目，实现了基于PyTorch的E2-TTS（Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS）模型。该项目提供了持续时间预测器和E2TTS模型的简洁实现，支持自定义模型参数如维度和深度。项目包含代码示例和采样功能，基于最新研究成果，为研究人员和开发者提供了一个灵活的TTS实验平台。

deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术

DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型

DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。

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