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Bert-VITS2-ext

实现声音到脸部表情的同步生成的TTS及声音识别的应用

Bert-VITS2-ext 专注于TTS及声音识别的创新应用,实现声音到脸部表情的同步生成。该技术结合VITS,支持多语言,适用于复杂交互场景,为动画与虚拟互动领域开辟新可能。

MuseTalk - 音频驱动的实时高质量唇形同步模型
AI虚拟人GithubMuseTalk实时唇形同步开源项目潜在空间修复音频驱动
MuseTalk是一款实时高质量的音频驱动唇形同步模型,可在NVIDIA Tesla V100上以30fps+的速度运行。该模型能根据输入音频修改未见过的人脸,支持多种语言,并可调整面部区域中心点来影响生成效果。MuseTalk在HDTF数据集上训练,可与MuseV等虚拟人技术结合,为生成具全身动作和交互能力的虚拟人奠定基础。
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。
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。
MeloTTS-Chinese - 开源多语言文本转语音系统,支持CPU实时推理
GithubHuggingfaceMeloTTSMyShell.ai多语言支持开源项目文本转语音模型语音合成
MeloTTS是一个开源的多语言文本转语音系统,支持英语(含美式、英式等多种口音)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。其特色功能包括混合中英文处理和CPU实时推理。项目提供Python接口,便于开发者集成。MeloTTS采用MIT许可证,允许商业和非商业使用。
ComfyUI-GPT_SoVITS - GPT-SoVITS语音合成与克隆的ComfyUI扩展节点
ComfyUIGPT-SoVITSGithubTTS开源项目自定义节点语音克隆
ComfyUI-GPT_SoVITS是GPT-SoVITS项目的ComfyUI扩展节点,集成了语音克隆和文本转语音功能。该项目支持SRT字幕文件处理、多说话人微调和推理,可与众多ComfyUI自定义节点协同工作。项目提供Windows一键安装包,适配NVIDIA GPU和CUDA 11.8及以上版本。ComfyUI-GPT_SoVITS为用户提供了在ComfyUI环境中实现AI语音合成和克隆的便捷解决方案。
mms-tts-eng - Facebook开源英语文本转语音AI模型
GithubHuggingfaceMMSVITS多语言语音开源项目文字转语音模型英语
Facebook开发的MMS项目推出英语文本转语音模型,采用VITS架构实现高质量语音合成。该开源模型可通过Hugging Face Transformers库调用,支持非确定性合成以生成富有表现力的语音。作为多语言语音技术项目的一部分,此模型旨在推动语音合成技术在更多语言中的应用。
glow-tts - 通过单调对齐搜索进行文本转语音的生成流
GithubGlow-TTSHiFi-GAN并行合成开源项目文本转语音模型训练
Glow-TTS,一款创新的文本到语音转换模型,独立完成文本与语音的单调对齐搜索,无需外部辅助。此模型不仅大幅提升合成速度,还支持多样性与可控性,并可适应多说话人环境。更新项包括采用新技术降低噪声并优化发音,使其在速度和音质上优于传统模型。
alltalk_tts - 开源多功能语音合成框架
APIAllTalkGithubTTS开源项目文本生成语音合成
AllTalk TTS是一个开源的语音合成框架,支持本地和自定义模型,提供API接口和第三方集成。它具备模型微调、批量生成、低显存模式等功能,可独立运行或与多种AI平台集成。该项目提供便捷安装工具、详细文档和清晰控制台输出,适用于多样化的语音合成应用场景。
wav2lip_288x288 - 改进版Wav2Lip 高分辨率唇形同步与先进算法集成
GithubWav2Lip唇形同步开源项目模型优化深度学习视频处理
wav2lip_288x288是Wav2Lip项目的改进版本,致力于提升唇形同步的质量和分辨率。该项目支持288x288至512x512的模型尺寸,整合了PRelu、LeakyRelu等先进技术,并采用SAM-UNet架构。项目提供详细的训练流程,包括Syncnet和wav2lip-Sam的训练步骤。目前正在开发基于DINet的全流程训练功能,涵盖使用DeepSpeech的Syncnet训练和DINet帧训练。这些优化旨在实现更精确、更高质量的唇形同步效果。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

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