naturalspeech2-pytorch

NaturalSpeech 2在PyTorch中的开源实现

NaturalSpeech 2是一个基于PyTorch的开源项目，实现了零样本语音和歌唱合成。该项目采用神经音频编解码器和潜在扩散模型，结合非自回归生成和去噪扩散技术，实现高质量的文本到语音转换。项目还优化了注意力机制和Transformer组件，为研究人员和开发者提供了探索先进TTS技术的平台。

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论文

介绍相关项目

Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术

GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成

Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术，支持复杂的多语言语音合成实验，提供完善的编码器共享机制，并包含丰富的语言数据及互动示范，旨在推动学术研究及应用开发。

StyleTTS2 - 通过样式扩散与对抗训练实现的高质量的文本到语音合成模型

GithubStyleTTS 2大型语言模型对抗训练开源项目语音合成风格扩散

StyleTTS 2是一种创新的文本到语音模型，通过样式扩散和大规模语音语言模型的对抗训练，实现高质量的语音合成。该模型利用潜在随机变量生成最适合文本的语音风格，无需参考语音，提高了语音的自然度。StyleTTS 2在单说话人和多说话人数据集上的表现超越了现有模型，并在零样本说话人适应方面表现出色。

HierSpeechpp - 分层变分推理实现高质量零样本语音合成

AI模型GithubHierSpeech++变分推理开源项目语音合成零样本

HierSpeech++项目提出了一种基于分层变分推理的零样本语音合成技术。该技术通过文本到向量框架生成语音表示,显著提高了合成语音的自然度和表现力。项目还引入了语音超分辨率框架,可将音频从16 kHz提升至48 kHz。实验表明,HierSpeech++在零样本语音合成任务中优于现有的基于大语言模型和扩散模型的方法,首次实现了人类水平质量的零样本语音合成。

GST-Tacotron - PyTorch实现的自动语音合成与风格控制模型

GST-TacotronGithubPyTorch中文支持多说话人数据集开源项目语音合成

GST-Tacotron是一个基于PyTorch的端到端语音合成系统实现，实现无监督风格建模、控制与转移技术。该项目已增加对Blizzard数据集的支持，同时提供了预训练模型，专门针对中文数据集进行训练。支持简单的命令行操作以训练模型和生成.wav格式的语音文件，方便研究人员和开发者在多说话人数据集上进行语音合成实验。

Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS

GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器

该项目采用非自回归Transformer技术，集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术，如Fastformer和Long-Short Transformer，力求在文本到语音转换领域取得领先成果。

TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统

GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成

探索TensorFlowTTS：快速、灵活的多语言语音合成平台，采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN，可部署于移动设备，助力全球开发者创造多语种语音应用。

WaveRNN - 高效神经音频合成技术

GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成

WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术，并包含Tacotron训练支持，提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放，并附有详细使用指南与多样化的自定义功能，以便进行高质量的文本到语音转换。

voicebox-pytorch - 新一代MetaAI文本到语音模型Voicebox的Pytorch实现

GithubMetaAIPytorchSpear-TTSText-to-SpeechVoicebox开源项目

tacotron - 开源文字到语音合成系统，采用TensorFlow实现

GithubTacotronTensorFlow开源开源项目训练模型语音合成

Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统，能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis'，虽然当前性能未及Google的演示，但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集，并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南，便于用户快速开始使用及测试。

GPT2 - PyTorch优化实现的自然语言生成模型

GPT-2GithubPyTorch开源项目文本生成深度学习自然语言处理

该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现，提供模型训练、文本生成和指标可视化功能。代码设计兼顾可读性和性能优化，支持多GPU训练、自动混合精度和梯度检查点等特性。项目提供详细的命令行使用说明，并可在Google Colab中进行交互式文本生成和模型评估。

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