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vits2_pytorch

单阶段文本到语音转换的效率与质量提升

VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型,采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本,旨在通过增强模型结构和训练机制,有效提升语音自然度和特征相似性,同时显著降低对音素转换的依赖,从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频,支持开箱即用的转换学习。

megatts2 - Megatts2 的非官方实现,多语种语音合成训练
GithubMegatts2Pytorch-lightningVQ-GAN开源项目数据集准备文本到语音
megatts2为Megatts2的非官方实现,支持中英文混合的深度学习语音合成训练。该项目涵盖数据处理、模型训练及语音推理,使用Pytorch-lightning框架优化训练流程,目标训练1000小时语音数据。
naturalspeech2-pytorch - NaturalSpeech 2在PyTorch中的开源实现
GithubPytorch开源项目深度学习自然语音语音合成零样本学习
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。
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。
GPT-SoVITS - 少样本声音克隆模型
GPT-SoVITS-WebUIGithubWebUI工具开源项目文本转语音模型训练热门跨语言支持
GPT-SoVITS-WebUI是一款功能强大的在线语音转换和文本转语音工具,支持跨语言转换与实时语音合成。项目集成了自动训练集分段、中文语音识别和文本标记等工具,能够帮助初学者轻松创建训练数据集和GPT/SoVITS模型。GPT-SoVITS支持零样本和少样本文本转语音,是音频处理领域的创新应用。
Applio - 基于VITS的高效语音转换
ApplioContentVecGithubRVCTTS模型开源项目语音转换
Applio项目提供高效、优质的语音转换解决方案。基于增强版RVC模型,Applio采用先进的语音处理技术,实现卓越的语音转换效果。用户可通过详细文档、丰富插件和友好界面,轻松安装和使用Applio。支持多平台操作和30多种语言,适用于各种商业用途,确保广泛的应用场景和良好的用户体验。
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。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型,是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集,运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换,适用于学术研究与商业应用。
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。
XTTS-v2 - 多语言语音克隆与生成的开源解决方案
CoquiGithubHuggingfaceⓍTTS声音克隆多语言支持开源项目模型语音生成
XTTS-v2是一个开源的语音生成模型,通过6秒音频实现跨语言声音克隆。支持17种语言,包括新增的匈牙利语和韩语。模型优化了说话人条件设置,提升了音质和韵律表现。适用于文本到语音转换、语音克隆等场景,采用Coqui公共模型许可证。
spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型
GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络
Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换,可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成,集成闪速注意力和推测性解码等技术,为TTS研究和开发提供了有力工具。
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