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matxa-tts-cat-multiaccent

提供首个多说话人、多方言加泰罗尼亚TTS模型

Matxa-TTS提供用于多说话人和多方言加泰罗尼亚语音合成的开源TTS模型,适用于生成高质量的巴利阿里、中部、北西部和瓦伦西亚方言语音。模型采用了U-Net为骨干的编码器-解码器架构,并使用开放数据进行训练,仅允许非商业用途。通过最优传输条件流匹配技术,实现了高效合成。

ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具
ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分
ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发,专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分,评估包括长句、多句和单句的稳定性,以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释,为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。
MeloTTS-Korean - 开源多语言文本转语音库实现实时CPU推理
GithubHuggingfaceMeloTTS多语言支持实时推理开源项目文字转语音模型
MeloTTS是一款开源的多语言文本转语音库,支持多种语言和口音,包括英语(美式、英式、印度、澳大利亚)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。该库具备混合中英文处理和CPU实时推理能力,用户可通过Python代码或在线演示使用。MeloTTS采用MIT许可证,鼓励社区参与和贡献。
TensorVox - 用 C++ 编写的神经语音合成桌面应用程序
Coqui-TTSGithubTensorFlowTTSTensorVoxVITS开源项目神经语音合成
TensorVox是为提高神经语音合成技术普及度而设计的桌面应用。支持多语言,不需庞大Python库,该工具通过TensorFlow C API和LibTorch实现轻量级操作。提供清晰易懂的模型训练和导出指南,是语音技术爱好者的顶级选择。
DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术
DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型
DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术,通过激活浅层扩散机制,提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种,实现了保持语音自然度的同时,进行灵活的语音控制,包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景,为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。
MeloTTS-Japanese - 多语言文本实时转语音系统 完美支持多国语言合成
GithubHuggingfaceMeloTTS人工智能多语言开源项目文本转语音模型
MeloTTS是MyShell.ai开发的开源文本转语音库,支持多种语言包括英语(美式、英式、印度式、澳式)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。该系统可在CPU上实现实时推理,支持混合语言转换如中英混合,并具有可调节语速功能。MeloTTS采用MIT许可,适用于商业和非商业用途,通过Python API可方便实现各种语音合成需求。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
VoiceFlow-TTS - 结合最新流匹配算法的文本转语音技术
GithubKaldiVoiceFlow开源项目数据准备文本转语音模型训练
VoiceFlow-TTS项目采用先进的矫正流匹配技术,提升了文本到语音转换的效率和自然度。此项目详细介绍了设置环境、准备数据、训练模型以及推理过程,支持多GPU并发处理,兼容多种数据集。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
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。
CosyVoice - 提升智能语音体验的创新技术和多语言支持
CosyVoiceGithub在线演示多语言支持开源项目语音模型跨语言推理
CosyVoice是一个先进的多语言语音生成技术,致力于提升语音交互的流畅性和实时反馈。该项目支持广泛的语言,提供灵活的下载和安装选项,包括跨语言和指令式语音合成,满足不同用户需求。通过预训练模型和定制选项,用户可以实现从简短语句到完整语音输出的自然转换,优化整体交互体验。
TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统
GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成
TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统,提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据,仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块,将输入序列转换为梅尔对数谱图,以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术,实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。
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