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parler-tts-mini-v1

通过文本提示控制的轻量级语音合成模型

模型Github开源项目Huggingface语音合成Parler-TTS自然语言处理文本转语音人工智能

Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音，并通过简单的文本提示控制语音特征，包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成，是开源Parler-TTS项目的组成部分，为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。

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介绍相关项目
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faster-whisper-tiny.en是OpenAI Whisper tiny.en模型的CTranslate2优化版本，专门用于英语语音识别。这个模型提供高效的音频转录功能，支持16位浮点量化，可通过faster-whisper库简单集成。它适合需要快速、精确的英语语音转文本解决方案的开发者，特别是在计算资源有限的场景中表现出色。该模型采用MIT许可证，支持音频处理和自动语音识别任务。
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ChatTTS.Site为开发者提供ChatTTS开源文本转语音项目的综合指南。网站详细介绍了ChatTTS的核心功能，如逼真语音生成和中英双语支持，并提供本地部署、Colab运行和Hugging Face部署等多种使用教程。网站还包含常见问题解答，帮助用户深入理解ChatTTS技术。对于需要在对话场景中实现高质量语音合成的开发者和研究人员，这是一个实用的资源平台。
xtts2-ui - 多语言支持的文字转语音克隆工具
GithubXTTS-2-UI声音样本多语言支持开源项目文本语音克隆语音合成
XTTS-2-UI是一个支撑16种语言的文本至语音克隆工具，仅需10秒的音频样本即可复制声音。项目易于安装与操作，适合个人和科研用途。详细安装和使用方法请参见GitHub页面。
AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目
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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。
Cognitive-Speech-TTS - 高效文本转语音解决方案，支持个性化声音定制
Azure AIAzure Cognitive ServicesGithubMicrosoftSpeech SDKText-to-Speech开源项目
Azure Cognitive Service的TTS技术支持高效的文本转语音转换，提供多语言、多情感和个性化声音定制。通过REST API和Speech SDK集成，提供跨平台解决方案，应用广泛，包括教育、媒体、娱乐和医疗等领域。最新更新及客户案例展示了Azure AI推动的创新及优质用户体验。
Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术
GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成
Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具，能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架（SV2TTS），并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员，支持多种数据集，提供预训练模型以简化使用和实验过程。
distil-small.en - 轻量快速的英语语音识别模型,保持高准确率
Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型模型压缩语音识别高性能
distil-small.en是Whisper模型的轻量化版本,参数量为166M。相比原始模型,速度提升6倍,体积减少49%,在外部数据集上的识别准确率仅降低1%。支持短长音频转录,可通过Transformers等多种框架使用。适合资源受限场景,采用编码器-解码器架构,通过精简解码器提升推理效率。
faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别
该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式，支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper，能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录，得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储，可在加载时灵活调整计算类型，为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。
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