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。

CosyVoice_For_Windows - 多语言语音合成工具支持零样本和跨语言生成

AI语音CosyVoiceGithub开源项目深度学习自然语言处理语音合成

CosyVoice_For_Windows是一个开源的语音合成项目，支持多语言、零样本和跨语言语音生成。该工具提供SFT、零样本、跨语言和指令推理等多种模式。项目包含Web演示界面，便于快速了解功能。同时还支持高级训练和部署，适用于语音合成的研究和应用开发。

ParallelWaveGAN - 通过Pytorch实现多种高效声码器模型

GithubHiFi-GANMelGANParallelWaveGAN多扬声器模型实时语音合成开源项目

ParallelWaveGAN项目以非官方形式用Pytorch实现了多种声码器模型，如Parallel WaveGAN、MelGAN等，支持实时语音合成并兼容ESPnet-TTS、NVIDIA's Tacotron2等系统。可帮助用户搭建适应多种语言的声音合成器。

AudioGPT - 多功能音频生成与理解平台，支持语音、音乐、音效及虚拟人对话

AudioGPTGithub开源项目语音增强语音识别音乐生成音频合成

AudioGPT 是一个多功能音频生成与理解平台，具备语音合成、语音识别、语音分离、风格迁移、声音检测、声音提取、文本到音频转换等功能，还支持音乐生成与虚拟人对话。集成了 FastSpeech、whisper、GeneFace 等多个领先的基础模型，AudioGPT 为开发者提供强大的开源工具和预训练模型，支持多种音频相关任务，不断扩展其功能和应用场景。此平台适合音频处理、自然语言处理及多模态研究的需求。

glados-tts - 开源Portal风格语音合成引擎

GLaDOSGithub安装指南开源项目模型训练神经网络语音合成

GLaDOS TTS是一个开源的文本转语音引擎，利用神经网络技术生成Portal游戏风格的GLaDOS语音。该项目支持独立运行和远程API调用，提供了详细的安装说明和训练方法。GLaDOS TTS包含多说话人模型训练和模型优化功能，适用于各种设备和应用场景。开发者可以通过此项目轻松将Portal风格的语音集成到自己的应用中。

ChatTTS - 用于日常对话的文生语音模型

ChatTTSGithub多语言支持对话系统开源开源项目文本转语音热门

ChatTTS是为对话场景特别设计的文本到语音模型，支持多种语言和多发言者交互。该模型优化对话基础任务，支持细粒度的韵律特征控制，如笑声、停顿等。通过使用预训练模型，ChatTTS在自然语言合成和表达能力方面均有突破性进展，适用于教育和研究目的。

speaker-diarization-3.1 - 提升语音处理的开源说话人分区技术

GithubHuggingfacepyannote开源项目模型深度学习语音识别说话人分离音频处理

该开源语音分区模型应用了纯PyTorch，替换了存在问题的onnxruntime，以简化部署流程并可能提高推断效率。此工具接受16kHz的单声道音频输入，能够自动混合多声道音频为单声道，并支持音频的自动重采样。其高效性能允许在CPU或GPU上运行，同时支持从内存加载音频以加快处理速度。

coqui-ai-TTS - 先进的多语言文本转语音库支持1100多种语言

Coqui TTSGithub多语言支持开源项目文本转语音深度学习预训练模型

coqui-ai-TTS是一个先进的开源文本转语音库，支持超过1100种语言。该库提供多种深度学习模型，如Tacotron2、VITS和YourTTS，用于生成高质量语音。它还包含训练新模型、微调现有模型的工具，支持多说话人TTS，并提供数据集分析功能。

One-Shot-Voice-Cloning - 一站式语音克隆与风格转换技术

GithubUnet-TTS一键语音克隆开源项目模型训练语音合成风格迁移

One-Shot-Voice-Cloning利用Unet结构和AdaIN层，实现了高效的说话人和风格转换。此技术支持单次语音克隆，无需额外的声音参数输入，有效解决了面对未见说话人和风格迁移的难题。此外，通过Colab notebook，用户可以便捷地测试和验证模型性能。

Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples - 少样本语音克隆的先进技术

GithubNVIDIA V100VCTK数据集声音克隆多说话者生成模型开源项目训练

Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples项目致力于开发能够实现少样本语音克隆的先进技术。项目通过建立说话者嵌入空间，有效捕捉说话者的独特语音特性，如音调、口音等，类似于语音指纹。该项目已在84名讲话者上进行训练，使用了NVIDIA V100 GPU完成了大量周期的训练。欲了解更多，可参考Baidu发表的论文《Neural Voice Cloning with Few Samples》。

tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例

DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别

使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别，最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学，开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech，这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展，如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。

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