
使用場景
為失語症患者生成語音,幫助他們進行日常溝通
在教育領域,為學習外語的學生提供自然發音的語音教材
在娛樂產業,為視頻遊戲角色生成逼真的語音,提升遊戲體驗
產品特色
利用離散編碼的語音大模型,展現強大的上下文學習能力
只需3秒的錄音作為提示,即可合成個性化語音
重複感知採樣技術,改進了原始的核採樣過程,穩定解碼並避免無限循環問題
分組編碼建模技術,有效縮短序列長度,提高推理速度
在LibriSpeech和VCTK數據集上,零樣本TTS性能與人類水平相近
可以生成與原始說話人聲音較為一致的準確自然的語音
使用教程
步驟一:獲取VALL-E 2模型的使用權限
步驟二:準備一段3秒的說話人錄音作為提示
步驟三:輸入需要轉換為語音的文本內容
步驟四:使用VALL-E 2模型進行語音合成
步驟五:調整模型參數以優化語音的自然度和說話人相似度
步驟六:生成並導出合成的語音文件
步驟七:將合成的語音應用於相應的場景或產品中