deepvoice3_pytorch

基于卷积网络的文本到语音合成技术

DeepVoice3 文本转语音 PyTorch 多说话者模型预训练模型 Github 开源项目

DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。

MSMC-TTS - 多阶段多码本神经网络文本转语音系统

GithubMSMC-TTSVQ-VAE多阶段多码本开源项目神经网络TTS语音合成

MSMC-TTS是一个高性能神经网络文本转语音系统，基于多阶段多码本VQ-VAE技术。该系统集成了MSMC-VQ-VAE和HifiGAN，通过MSMC-VQ-GAN自编码器优化，并采用多阶段预测器作为声学模型。MSMC-TTS在标准和低资源语言的语音合成中表现优异，能够生成紧凑的语音表示和高质量的语音输出。项目提供了详细的训练、测试和推理指南，并包含针对MSMC-VQ-GAN和多阶段预测器的优化建议。

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。

speech-driven-animation - 语音驱动的端到端面部动画合成模型

GithubSpeech-Driven Animation人脸合成开源项目深度学习视频动画语音驱动

Speech-Driven Animation是一个开源项目，实现语音驱动的端到端面部合成模型。该项目根据输入图像和音频生成面部动画视频，支持GRID、TIMIT和CREMA等预训练模型。通过API可输入自定义音频和图像，输出同步动画视频。项目还提供音频和视频编码器，可用于特征提取和分类任务。

speechbrain - 加速对话AI开发的开源PyTorch工具包

GithubPyTorchSpeechBrain人工智能开源项目聊天机器人语音处理

SpeechBrain是一个基于PyTorch的开源框架，专注于对话AI技术的快速开发，涵盖语音助手、聊天机器人和大型语言模型。该项目包含超过200个训练配方，覆盖40个数据集进行20种语音和文本处理任务。支持从零开始构建模型或微调如Whisper、Wav2Vec2等预训练模型。此外，SpeechBrain通过30多个Google Colab教程促进教育和学习，帮助用户深入了解对话AI系统。

tiktok-voice - 开源的TikTok文字转语音Python工具

API接入GithubMP3转换PythonTikTok Text-to-speech API开源项目语音选项

探索TikTok-voice这款强大的Python工具，利用TikTok API高效转换文字为语音。适合Python 3.8或以上环境，提供全面的语音类型和多语种支持。简化您的语音生成过程，从文件读取或直接输入均可。详细信息请见我们的Wiki或Discord。

mandarin-tts - 模块化的中文文本到语音合成框架

AI绘图Githubgithubmandarin-ttsvocoder开源项目语音合成

mandarin-tts是一个模块化的中文文本到语音合成框架，适用于加速科研和产品开发。它的主要特点包括模块化配置、多样的声码器支持以及丰富的嵌入选项，如说话人、韵律和文本嵌入。此外，该框架还支持预测语音的持续时间、音调和能量变化，通过开源合作进一步拓展其功能。框架提供多数据集的音频样本和预训练模型，方便用户使用和进一步开发。此外通过正确使用专有名词，如YAML配置文件，并加入客观描述，提供高效的开发工具给研究人员和开发者。

speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术

Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成

该项目开发了一种新型语音重合成方法，采用自监督学习的离散表示技术，分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成，在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外，该技术还可应用于超轻量级语音编解码，以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程，兼容多种数据集和自监督学习方法。

dl-for-emo-tts - 通过深度学习实现情感语音合成

GithubTacotron优化器开源项目情感语音合成数据集深度学习

项目通过深度学习实现情感语音合成，包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略，如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题，但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。

toVoice - AI驱动的多语种文本转语音平台轻松创建音频内容

AI内容创作AI工具toVoice多语言支持播客制作文字转语音

toVoice平台利用AI技术将文本转换为高质量语音内容。支持多语言、自定义声音，集成语音合成、识别和翻译功能。直观界面和AI辅助工具简化创作过程，适合制作播客、视频配音等多样化音频内容。为创作者、开发者和企业提供创新内容策略的有力支持。

vits_chinese - 基于BERT和VITS技术的文本到语音合成系统

BERTGithubTTSVITS开源项目文本到语音自然语言处理

vits_chinese项目引入了BERT和VITS技术，通过隐藏的韵律嵌入和自然语言特性，显著提高了文本到语音合成的音质和自然度。此项目不只适于高质量音频生成，也提供模块化蒸馏加速和在线演示，便利学习和开发人员的应用。

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