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。

DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术

DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型

DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术，通过激活浅层扩散机制，提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种，实现了保持语音自然度的同时，进行灵活的语音控制，包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景，为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。

vit-face-expression - Vision Transformer驱动的七类面部表情识别模型

FER2013GithubHuggingfaceVision Transformer人脸表情识别开源项目情感分析数据预处理模型

vit-face-expression模型采用Vision Transformer架构，通过FER2013数据集微调，实现了七种基本面部表情的识别。该模型可分析愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性表情，在测试集上达到71.16%的准确率。这一开源项目为面部情绪分析领域提供了新的解决方案。

gptsovits-api - 基于GPT-SoVITS的灵活语音合成API接口

API调用GPT-SoVITSGithub声音克隆开源项目模型训练语音合成

gptsovits-api项目为GPT-SoVITS提供了扩展API接口。它支持自定义模型、参考音频和多语言设置，可处理中英混合文本。通过简单的HTTP API，开发者能轻松将语音合成功能集成到应用中。该接口适用于默认和自训练模型，能满足不同场景的语音合成需求。

dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型

DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本

dc_tts，一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型，使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文，还对不同声音数据进行了深入研究，支持多种语言和数据集，提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型，适用于学术研究和实际应用场景。

StyleTTS - 多样化的文本到语音合成

GithubStyleTTS开源项目情感语调文本到语音自然语言处理语音合成

StyleTTS是一款高效的文本到语音合成工具，能够从参考语音中学习并再现其语调与情感，同时确保语音自然和说话者之间的高度相似度。

emotion2vec - 通用语音情感表示模型开源实现

Githubemotion2vec开源项目情感表征特征提取自监督预训练语音情感识别

emotion2vec是一个开源的语音情感表示模型,采用自监督预训练方法提取跨任务、跨语言和跨场景的通用情感特征。该模型在IEMOCAP等数据集上取得了领先性能,并在多语言和多任务上展现出优异表现。项目开源了预训练模型、特征提取工具和下游任务训练脚本,为语音情感分析研究提供了有力支持。

speecht5_tts - 基于统一模态预训练的高效语音合成模型

GithubHuggingfaceSpeechT5开源项目文本转语音模型语音合成语音处理预训练模型

SpeechT5是一个基于统一模态预训练框架的语音合成模型。它通过大规模未标记语音和文本数据学习统一表示，提升了语音和文本的建模能力。该模型在语音识别、合成、翻译等多项任务中表现优异。研究者可使用Hugging Face Transformers库轻松实现文本到语音转换，或针对特定需求进行模型微调。SpeechT5为语音处理领域提供了强大而灵活的解决方案。

parler-tts-mini-expresso - 轻量化的自然语音合成模型，具有高质量情感表达

GithubHuggingfaceParler-TTS开源项目情感合成模型生成高质量语音自然语音语音标注

Parler-TTS Mini: Expresso是一款经过微调的文本转语音模型，专注于生成高品质和自然的语音。它为多种情感如愉快、困惑、欢笑和悲伤提供了精确的控制，并具有对一致性语音如Jerry、Thomas等的高级支持。作为Parler-TTS项目的一部分，该模型为社区提供了丰富的训练资源和数据预处理工具。用户可以利用开源代码进行模型定制和训练，从而轻松生成高质量的语音输出。

F5-TTS - 提高训练和推理速度的先进文本到语音转换系统

E2 TTSF5-TTSGithub开源项目推理数据集训练

项目F5-TTS利用Diffusion Transformer和ConvNeXt V2技术，显著提升了训练和推理速度。支持生成最长30秒的音频，并通过Sway Sampling技术优化推理性能。用户可以自定义数据集，并使用多GPU和fp16配置加速训练。提供单次推理、语音编辑和批量推理功能，并支持通过Gradio App进行操作。多种测试数据集和评估工具确保模型表现稳定高效。

MeloTTS-English-v3 - 多语言实时文本转语音系统支持CPU推理

GithubHuggingfaceMeloTTS多语言支持实时推理开源项目文字转语音模型

MeloTTS-English-v3是一个多语言文本转语音系统，支持多种语言和口音，包括美式、英式、印度式和澳大利亚式英语，以及西班牙语、法语、中文、日语和韩语。该项目特点包括混合中英文支持和CPU实时推理能力。用户可通过Python代码或MyShell平台使用MeloTTS。项目采用MIT许可证，开源社区可自由贡献。

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