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

tacotron - 谷歌发展的全自动语音合成模型Tacotron

Brain teamsGithubGoogleSound UnderstandingTacotron开源项目语音合成

由Google的声音理解与大脑团队开发的Tacotron，是一款实现自动语音生成的模型。包含相关论文的音频样本。注意：此模型不是Google的官方产品。

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。

zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架

Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练

zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架，支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型，支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型，适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。

gpt-2 - GPT-2模型展现自然语言处理新境界

GPT-2GithubOpenAI开源项目机器学习自然语言处理语言模型

GPT-2是OpenAI开发的自然语言处理模型，展现了无监督学习在多任务处理中的卓越能力。项目开源了模型代码和预训练模型，便于研究人员探索其潜力。尽管性能出色，使用时仍需审慎评估其适用性，尤其是在安全关键领域。该项目也鼓励深入研究GPT-2的行为特征及其潜在影响。

wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别仅需少量标记数据

GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理

Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型，通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后，能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上，全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率；仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果；10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。

AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目

AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成

AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目，支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频，输出高达48kHz的高保真音频，并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点，适用于不同生成任务，支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用，提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能，可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制，允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外，项目提供了详细的使用说明和参数设置选项，方便用户根据需求调整生成过程。

Expressive-FastSpeech2 - 非自回归表情文本到语音合成技术

Expressive-FastSpeech2Github多语言支持对话TTS开源项目情感TTS非自回归TTS

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。

gpt-2-tensorflow2.0 - 在Tensorflow 2.0中实现的GPT-2模型预训练与文本生成

GPT-2GithubOpenAitensorflow开源项目文本生成模型预训练

该项目实现了OpenAi GPT-2模型在Tensorflow 2.0中的预训练和序列生成，并提供详细的设置和训练指南。用户可以使用示例数据进行预训练或下载OpenWebText数据进行训练。支持多GPU分布式训练，并提供命令行接口和TensorBoard集成，帮助高效地进行模型训练和优化。项目遵循MIT许可证，社区贡献和改进热烈欢迎。

musiclm-pytorch - Pytorch实现的音乐生成模型MusicLM

AudioLMGithubMuLaNMusicLMPytorch开源项目音乐生成

MusicLM-Pytorch通过使用Google的新型SOTA音乐生成模型来生成音乐。该项目结合了文本条件的AudioLM和MuLan文本-音频对比学习模型。通过MuLaNEmbedQuantizer获取条件嵌入，用户可以在经过训练后，实现语义、粗粒度和细粒度的三种AudioLM转换器的音乐生成。项目包含详细的安装和使用指南，适合对AI音乐生成技术感兴趣的开发者。

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。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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