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

speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用

Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别

此页面总结了多语言语音数据集，包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域，详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途，帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。

mandarin-tts - 模块化的中文文本到语音合成框架

AI绘图Githubgithubmandarin-ttsvocoder开源项目语音合成

mandarin-tts是一个模块化的中文文本到语音合成框架，适用于加速科研和产品开发。它的主要特点包括模块化配置、多样的声码器支持以及丰富的嵌入选项，如说话人、韵律和文本嵌入。此外，该框架还支持预测语音的持续时间、音调和能量变化，通过开源合作进一步拓展其功能。框架提供多数据集的音频样本和预训练模型，方便用户使用和进一步开发。此外通过正确使用专有名词，如YAML配置文件，并加入客观描述，提供高效的开发工具给研究人员和开发者。

FunASR - 综合性开源语音识别与处理工具集

FunASRGithub多任务开源项目模型部署语音识别预训练模型

FunASR是一个全面的开源语音处理工具集，融合了学术研究和工业应用。它不仅支持语音识别模型的训练和微调，还提供了语音活动检测、标点恢复等多种功能。该项目提供大量预训练模型，便于快速构建高效准确的语音识别服务。FunASR以其广泛的功能、高性能和易部署特性，为语音识别技术的研究和应用提供了强大支持。

parler-tts-mini-expresso - 轻量化的自然语音合成模型，具有高质量情感表达

GithubHuggingfaceParler-TTS开源项目情感合成模型生成高质量语音自然语音语音标注

Parler-TTS Mini: Expresso是一款经过微调的文本转语音模型，专注于生成高品质和自然的语音。它为多种情感如愉快、困惑、欢笑和悲伤提供了精确的控制，并具有对一致性语音如Jerry、Thomas等的高级支持。作为Parler-TTS项目的一部分，该模型为社区提供了丰富的训练资源和数据预处理工具。用户可以利用开源代码进行模型定制和训练，从而轻松生成高质量的语音输出。

StyleTTS - 多样化的文本到语音合成

GithubStyleTTS开源项目情感语调文本到语音自然语言处理语音合成

StyleTTS是一款高效的文本到语音合成工具，能够从参考语音中学习并再现其语调与情感，同时确保语音自然和说话者之间的高度相似度。

Text2Video - 文本生成视频模型

GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成

Text2Video采用深度学习技术，通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络，从文本生成视频，该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法，具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。

V-Express - V-Express项目中的多媒体智能转换技术

GithubHuggingfaceV-Express开源项目模型稳定扩散视频生成面部分析音频编码器

V-Express项目通过diffusers库，实现从音频到视频的生成，整合了稳定扩散和文本到图像转换技术。项目中包含wav2vec2-base-960h音频编码器和insightface面部分析模型，支持多媒体内容的高效生成与分析。

NATSpeech - 非自回归文本转语音（NAR-TTS）框架

DiffSpeechGithubNATSpeechPortaSpeechPyTorchText-to-Speech开源项目

NATSpeech框架是一款高效的非自回归文本至语音转换系统，特点为便捷的操作、可扩展性强，并采用精准的数据处理技术。框架包括PortaSpeech与DiffSinger两种高质量语音合成技术，适用于高端研究与商业应用，配备详尽的技术文档及安装指导。

faster-whisper-large-v2 - 基于Whisper large-v2的高效多语言语音转文本模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

该项目是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本，旨在提供高效的自动语音识别功能。支持超过100种语言，通过faster-whisper库实现简便调用。模型采用FP16格式存储，支持运行时计算类型调整，以优化性能。这一工具能够快速准确地完成语音到文本的转换，适用于多种应用场景，为开发者提供了强大的语音识别解决方案。

wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim - 基于Wav2vec 2.0的多维语音情感识别模型

GithubHuggingfaceMSP-PodcastWav2vec 2.0开源项目模型神经网络模型语音情感识别音频分类

该模型基于Wav2vec 2.0技术，通过在MSP-Podcast数据集上微调Wav2Vec2-Large-Robust模型实现。它能够处理原始音频信号，识别语音中的唤醒度、支配度和效价三个维度，输出0-1范围内的情感预测结果。此外，模型还提供最后一个transformer层的池化状态，为语音情感分析研究提供了有力支持。

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