#语音合成

Pro Writing Kit集成多种人工智能技术，为内容创作者提供全面解决方案。平台包含70多种专业模板，覆盖文章生成、内容改写、博客创作和广告制作等核心功能。同时配备智能对话、图像生成和语音合成等辅助工具。支持54种语言的内容创作，提供144种AI配音选择。Pro Writing Kit致力于提高内容生产效率，能帮助各行业创作者高效生成各类专业内容，显著提升工作效率，是内容创作者的实用工具。

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。

tdmelodic是一个开源的日语（东京方言）声调词典生成工具，采用AI技术和神经网络算法。该项目能够通过分析日语单词的表面形式和罗马音来估计音调，用于构建大规模声调词典。tdmelodic适用于学术研究和语音合成等领域，提供完整文档和多种使用方式。项目获得新能源产业技术综合开发机构（NEDO）部分资助。

XTTS-RVC-UI是一个开源项目，整合了Coqui的XTTSv2语音合成和RVC声音转换技术，提供简洁的用户界面。该工具支持CUDA加速，便于管理模型和语音样本。通过简单的安装步骤，用户可快速搭建语音合成和声音转换环境。项目需要MSVC - VC 2022 C++ x64/x86构建工具，并提供了详细的安装和使用说明。工具创建特定文件夹结构，方便组织模型和语音文件。适用于AI语音研究和开发。

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。

David Attenborough narrates your life 项目是一款基于AI技术的创新应用，能将日常生活场景实时转化为纪录片风格的解说。该项目整合了Replicate平台的机器学习模型、OpenAI的自然语言处理能力和ElevenLabs的语音合成技术，通过实时摄像头捕捉和AI语音生成，模仿著名纪录片解说员David Attenborough的风格，为普通生活场景添加独特的叙事视角。项目采用Python编写，支持简单的环境配置和API设置。开发者可以通过Replicate平台轻松部署和运行相关机器学习模型，结合OpenAI的语言生成能力和ElevenLabs的语音合成技术，实现实时视频捕捉和AI驱动的解说功能。这种创新应用为探索AI在日常生活中的创意应用提供了新的思路。

Talking_Face_Avatar是一个开源AI项目，能将单张肖像图片和音频转换为逼真的说话视频。项目整合了Leonardo.ai的图像生成和ElevenLabs的语音合成技术，支持静态、参考和调整大小等多种模式。除了生成说话头视频外，还可制作全身视频，并通过GFPGAN等工具提升视频质量。项目适用于Linux系统，提供WebUI和API接口，方便开发者和创作者使用。

这门课程全面涵盖语音处理技术，从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等，并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式，辅以详细的幻灯片和视频资料，旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。

项目整理了俄语语音技术的全面资源，包括识别、合成和转换等领域的数据集、模型和开发工具。内容覆盖从预处理到后处理的各个环节，如重音标注和标点恢复。此外还收录了相关词典、语言学资源和行业历史，为俄语语音技术的研究与开发提供了宝贵参考。

PhaseAug是一种新型差分增强技术，通过旋转频率区间相位来模拟语音合成的一对多映射关系。这种方法有效缓解了传统GAN语音合成器的过拟合问题，提高了生成音频质量。PhaseAug无需修改模型架构即可超越基准性能，为语音合成领域提供了新的研究方向，有助于提升合成语音的自然度和多样性。

MSMC-TTS是一个高性能神经网络文本转语音系统，基于多阶段多码本VQ-VAE技术。该系统集成了MSMC-VQ-VAE和HifiGAN，通过MSMC-VQ-GAN自编码器优化，并采用多阶段预测器作为声学模型。MSMC-TTS在标准和低资源语言的语音合成中表现优异，能够生成紧凑的语音表示和高质量的语音输出。项目提供了详细的训练、测试和推理指南，并包含针对MSMC-VQ-GAN和多阶段预测器的优化建议。

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。

Easy Speech是一款跨浏览器语音合成库，无需额外依赖。它提供统一API接口和异步操作支持，具备全局及特定语音实例的事件钩子。该项目能自动检测加载可用语音，并解决了多个浏览器特有问题。Easy Speech还包含内部日志功能，支持多种构建目标，并提供在线演示测试浏览器兼容性。它简化了Web Speech API在主流浏览器上的语音合成实现。

ControlSpeech是一个开源的语音合成项目，专注于实现零样本说话人克隆和语言风格控制。项目包含基线模型、VccmDataset数据集、评估指标和复现代码。通过解耦编解码器技术，ControlSpeech为研究人员和开发者提供了探索灵活语音合成的工具。该项目可应用于个性化语音助手、多语言配音等领域，为语音合成技术的研究和应用提供新的可能性。

pyht是基于PlayHT文本转语音API的Python SDK，能将文本实时转换为高质量人声音频流。该SDK支持预建和自定义声音，兼容WAV、MP3等多种音频格式。pyht安装简便，提供API接口和命令行演示，适用于虚拟助手、有声读物和无障碍服务等多种应用场景。此SDK需要Python 3.8+环境，依赖numpy和simpleaudio库。用户可通过pip快速安装，使用时需提供PlayHT的用户ID和API密钥。pyht提供了流式文本转语音功能，支持实时音频生成，为开发者提供了灵活的文本转语音解决方案。

UEAzSpeech是一个开源的虚幻引擎插件，通过异步任务将Azure语音认知服务整合到引擎中。插件提供语音识别和合成功能，还包含一个可在引擎中直接生成USoundWave音频的编辑器工具。支持多种语言，并提供详细文档和示例项目，适用于需要在虚幻引擎项目中实现语音交互功能的开发者。

Manim Voiceover是Manim数学动画库的插件，能在Python代码中直接添加语音旁白。用户可以在渲染时通过命令行录制旁白，也可使用AI生成语音。插件支持逐字定时动画，可在特定单词处触发动画效果。它兼容多种TTS服务，并可使用机器翻译将旁白转换为其他语言。这个工具简化了数学教育视频的制作流程，提高了制作效率。

Ukrainian TTS是一个开源的乌克兰语文本转语音项目，基于ESPNET框架开发。该项目支持离线多声音合成、自动重音标注和语速调节，可在Windows、Mac和Linux等多平台运行。项目提供在线演示、Telegram机器人和Colab notebook，便于快速体验。此外，它还支持移动设备推理，为开发者提供多样化的应用场景。

Pandrator是一款开源的多语言语音生成工具,支持将文本、PDF、EPUB和SRT文件转换为语音。该工具集成了语音克隆、LLM文本预处理和AI优化功能,可将生成的音频同步到视频中。Pandrator采用图形界面设计,提供一键安装,操作简便。它利用XTTS、Silero等开源模型实现语音合成,并支持RVC语音增强和NISQA质量评估,为语音生成提供全面解决方案。

CoMoSpeech是一种创新的语音合成方法，通过单步扩散采样实现高质量语音生成。该模型从扩散教师模型中提炼一致性模型，在保持音频质量的同时显著提高推理速度。在文本转语音和歌声合成任务中，CoMoSpeech展现出优异性能，推理速度超过实时150倍，大幅提升了基于扩散采样的语音合成的实用性。

vietTTS是一个开源的越南语文本转语音系统，集成了持续时间模型、声学模型和HiFiGAN声码器。项目提供预训练模型、数据处理工具、训练脚本和合成接口，便于研究和开发。包含详细文档，涵盖安装、数据准备和模型训练，对越南语语音合成技术发展具有参考价值。项目提供在线演示和音频样例，直观展示效果。目前项目已停止更新，新版本已迁移至LightSpeed项目，其中包含新的男声模型。

AI-Song-Cover-RVC项目集成了AI歌曲翻唱所需的全套工具。涵盖YouTube WAV文件下载、人声分离、音频分割、模型训练及推理等完整流程。项目支持在Google Colab或Kaggle平台使用，并提供多种工具选项，如AICoverGen和无UI训练模式。附带详细教程，适合音乐爱好者和AI研究者使用。

Wunjo是一款开源的AI创意工具,整合了语音合成、声音克隆、内容重塑和深度伪造动画等功能。该项目提供免费社区版和专业订阅版,适合不同层次用户使用。Wunjo在本地运行,保护用户隐私。2.0版本优化了界面和性能,改进了换脸功能,新增了人脸生成和深度伪造分析等特性。

Awesome-ChatTTS汇集了ChatTTS相关资源,包括快速体验链接、热门分支介绍、界面说明、音色控制方法、入门教程和常见问题解答。该项目涵盖ChatTTS的基础应用和高级定制,为爱好者和开发者提供全面的参考资料,有助于更好地了解和使用ChatTTS。

VideoLingo提供从字幕切割到精准配音的全套自动化服务，利用先进技术实现高质量视频本地化。支持智能字幕分段和上下文一致翻译的功能，提升创作效率。同时，开放给开发者的灵活配置使内容制作人更轻松地自定义工作流程。

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。

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。

TANGO是一个开源的文本到音频生成工具，基于潜在扩散模型实现。它可根据文本提示生成包括人声、动物声、自然声和人工音效在内的多种逼真音频。TANGO采用Flan-T5作为文本编码器，结合UNet架构的扩散模型进行音频生成，在客观和主观评估中均优于现有技术。该项目提供了完整的模型代码、训练流程和预训练权重，为音频生成研究提供了有力支持。

Parler-TTS Mini v1是一个经过45K小时音频数据训练的轻量级文本转语音模型。该模型能生成高质量、自然的语音，并通过简单的文本提示控制语音特征，包括性别、背景噪音、语速、音高和混响等。它支持随机语音和特定说话人语音生成，是开源Parler-TTS项目的组成部分，为社区提供TTS训练资源和数据集预处理工具。

SNAC是一种先进的多尺度神经音频编解码器，以0.98 kbps的超低比特率压缩24 kHz音频。它采用分层令牌方法，创新地降低了粗糙令牌的采样频率，扩大时间覆盖范围。该模型主要用于语音合成，但也提供适用于音乐和音效的高采样率版本。SNAC支持单声道音频处理，提供多个预训练模型以满足不同需求，是音频压缩和处理领域的重要工具。

该模型是Facebook Massively Multilingual Speech项目的加泰罗尼亚语文本转语音(TTS)模型。基于VITS架构,通过端到端训练实现高质量语音合成。模型结构包括后验编码器、解码器和条件先验,采用变分推理和对抗训练方法。研究人员可通过Transformers库便捷使用此模型生成加泰罗尼亚语语音。

基于Vocos架构的加泰罗尼亚语音频合成器，通过80-bin Mel频谱生成高质量音频，与多种TTS模型兼容，专为从mel频谱到音频波形的转换而设计，训练于三种加泰罗尼亚语数据集，可作为hifi-gan的高效替代方案。

BigVGAN-v2是一款神经网络声码器，支持44kHz采样率和512倍上采样比。它使用自定义CUDA内核加速推理，采用多尺度子带CQT判别器和梅尔频谱图损失训练。该模型在多语言语音、环境声音和乐器的大规模数据集上训练，提供多种音频配置的预训练检查点。BigVGAN-v2与Hugging Face Hub集成，提供便捷的使用方式和交互式演示。

MeloTTS是一款多语言文本转语音库，支持包括英语（美式、英式、印度、澳大利亚）、西班牙语、法语、中文、日语和韩语在内的多种语言和口音。该库具备中英混合语音合成功能，并支持CPU实时推理。开发者可通过简洁的Python代码接口使用MeloTTS，实现多样化的语音合成应用。

Parler-TTS Large v1是一个基于22亿参数、45K小时音频数据训练的文本转语音模型。通过文本提示可控制语音的性别、噪音、语速等特征，内置34个预设发音人。项目开源了完整训练资源和数据处理代码，采用Apache 2.0许可证发布。

此项目提供基于LJSpeech数据集训练的HiFIGAN声码器，可将声谱图转换为波形，适用于语音合成过程中的应用。模型针对单一发声者设计，但在一定程度上支持多发声者。建议使用22050 Hz采样率的输入数据，并参考SpeechBrain教程快速上手。