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 TTS 表情生成音频质量数据预处理 Github 开源项目

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。

xtts2-ui - 多语言支持的文字转语音克隆工具

GithubXTTS-2-UI声音样本多语言支持开源项目文本语音克隆语音合成

XTTS-2-UI是一个支撑16种语言的文本至语音克隆工具，仅需10秒的音频样本即可复制声音。项目易于安装与操作，适合个人和科研用途。详细安装和使用方法请参见GitHub页面。

whisper-vits-svc - 基于VITS的端到端歌声转换开源项目

AIGithubPyTorchVITS开源项目深度学习语音转换

whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。

XPhoneBERT - 多语言音素表示模型助力TTS性能提升

GithubXPhoneBERT多语言模型开源项目语音合成音素表示预训练模型

XPhoneBERT是一种创新的多语言音素表示预训练模型，专为文本转语音(TTS)系统设计。基于BERT-base架构，该模型利用RoBERTa方法对近100种语言的3.3亿音素级句子进行训练。研究显示，将XPhoneBERT用作输入音素编码器能够显著增强神经TTS模型的自然度和韵律表现，同时在训练数据有限的情况下也能生成高质量语音。这一模型支持广泛的语言，并可通过transformers库便捷集成。

Applio - 基于VITS的高效语音转换

ApplioContentVecGithubRVCTTS模型开源项目语音转换

Applio项目提供高效、优质的语音转换解决方案。基于增强版RVC模型，Applio采用先进的语音处理技术，实现卓越的语音转换效果。用户可通过详细文档、丰富插件和友好界面，轻松安装和使用Applio。支持多平台操作和30多种语言，适用于各种商业用途，确保广泛的应用场景和良好的用户体验。

Chinese-FastSpeech2 - FastSpeech2模型的中文升级

BertProsodyFastSpeech2GithubHifiGAN中文语音合成开源项目韵律模型

Chinese-FastSpeech2项目基于FastSpeech2模型和标贝女声数据改进，引入韵律表征和预测模块增强中文发音的生动度及节奏感。项目提供完整的模型训练、预处理代码，支持交互式与API两种预测方式，并不断更新来优化语音合成服务的自然性。

metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型，支持情感语音合成和跨语言声音克隆

GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆

MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型，经过10万小时的语音训练，支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆（仅需30秒参考音频）。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用，并提供Hugging Face和Google Colab的演示。

PersonaTalk - 个性化唇形同步配音方案，突出个性与面部细节

AI工具PersonaTalk同步精度视觉配音跨注意力层面部细节

PersonaTalk 提供一种通过注意力机制实现的可视化配音框架，重视保留说话者的个性和面部细节。此框架分为音频几何构建和面部渲染两阶段，确保唇形同步的高保真效果。通过独特的双重注意力机制，能够精确渲染唇部和面部细节，达到优异的视觉质量和个性保留效果。

StyleTTS2 - 通过样式扩散与对抗训练实现的高质量的文本到语音合成模型

GithubStyleTTS 2大型语言模型对抗训练开源项目语音合成风格扩散

StyleTTS 2是一种创新的文本到语音模型，通过样式扩散和大规模语音语言模型的对抗训练，实现高质量的语音合成。该模型利用潜在随机变量生成最适合文本的语音风格，无需参考语音，提高了语音的自然度。StyleTTS 2在单说话人和多说话人数据集上的表现超越了现有模型，并在零样本说话人适应方面表现出色。

so-vits-svc - 虚拟歌声转换工具，提供丰富的自定义功能

GithubSinging Voice ConversionSoftVC VITS人工智能模型开源项目热门语音合成

so-vits-svc是一个专注于虚拟歌声转换(SVC)的项目，不支持文本到语音(TTS)功能。该项目利用SoftVC内容编码器从源音频中提取语音特征，并通过VITS进行处理，保留了原始音频的音调和语调。此外，该项目还支持Whisper-PPG编码器和静态/动态声音融合等新功能。最新版本支持通过浅层扩散模型改善声音质量，为开发者提供了一个稳定的学习和实验平台，但不适用于商业生产环境。

so-vits-svc-fork - 高效实时声音转换与改进界面

Githubso-vits-svc-fork实时转换开源开源项目语音转换预训练模型

so-vits-svc-fork项目基于so-vits-svc分支进行改进，支持实时声音转换并优化了用户界面。它不仅兼容旧版模型，同时通过高效的训练流程和简捷的pip安装过程提供了良好的用户体验。项目集成了QuickVC和ContentVec技术，显著提升音调估计准确性，并支持通过图形界面或命令行实时进行语音转换，同时支持自动下载预训练模型。

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