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nnmnkwii

用于快速构建语音合成系统的简易库

nnmnkwii是一款专为快速构建语音合成系统而设计的库,支持原型设计。该库可通过PyPI安装,并提供稳定版和开发版文档。依赖于PyTorch实现自动求导功能,设计灵感源于Merlin和Librosa,功能强大且灵活。

easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
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。
FastSpeech2 - 快速且高质量的端到端文本转语音
FastSpeech 2GithubMelGANNVIDIAPyTorch开源项目文本转语音
FastSpeech 2,面向精准快速的文本到语音转换,基于PyTorch与Espnet技术,配备Nvidia与MelGAN工具,极致优化语音生成效果,适合各类开发者利用和研究。
e2-tts-pytorch - E2-TTS 简化的非自回归零样本文本转语音模型
E2 TTSGithubPytorch开源项目深度学习语音合成非自回归模型
E2-TTS-pytorch是一个开源项目,实现了基于PyTorch的E2-TTS(Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS)模型。该项目提供了持续时间预测器和E2TTS模型的简洁实现,支持自定义模型参数如维度和深度。项目包含代码示例和采样功能,基于最新研究成果,为研究人员和开发者提供了一个灵活的TTS实验平台。
MeloTTS-English - 多语言实时文本转语音开源库
GithubHuggingfaceMeloTTSMyShell.ai多语言支持实时推理开源项目文字转语音模型
MeloTTS是一个开源的多语言文本转语音库,支持英语(多种口音)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。该项目特点包括混合中英文处理、CPU实时推理,以及通过Python接口生成多种口音的语音文件。MeloTTS还提供语速调整和灵活的设备选择功能,是一个功能丰富的文本转语音解决方案,适用于各种应用场景。
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。
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。
WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统,功能强大并易于定制
GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆
WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统,提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集,并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。
Maix-Speech - AI嵌入式设备快速语音处理库
ASRGithubMaix-SpeechTTS嵌入式设备开源项目语音识别
Maix-Speech是一款面向嵌入式设备的AI语音库,涵盖语音识别、对话系统和文本到语音转换等多种功能,目前支持中文。此项目遵循Apache 2.0许可证。
mimi - 先进神经音频编解码器实现高效语音处理
GithubHuggingfaceKyutaiMimi开源项目模型神经网络语音处理音频编解码器
Mimi是Kyutai开发的先进音频神经编解码器,融合语义和声学信息,以12Hz速率和1.1kbps比特率处理音频。采用流式编码器-解码器架构和量化潜在空间,通过端到端训练。该模型适用于语音语言模型和文本到语音系统开发,提供高质量音频压缩和高效解码,支持实时语音信号处理。Mimi在语音处理领域展现出显著潜力,但应当避免用于不当目的。
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