#语音样本

NISQA是一个先进的深度学习工具，专注于多维度语音质量评估，包括噪声、色彩度、断续和响度等特质。最新版本NISQA v2.0增强了预测精度，并支持模型训练与微调。NISQA-TTS专为评估文本到语音系统生成语音的自然度而设计。项目库含14,000多个语音样本，适用于广泛的训练和评估任务。

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。