MaskGCT
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Maskgct
簡介 :
MaskGCT是一個創新的零樣本文本到語音轉換(TTS)模型,它通過消除顯式對齊信息和音素級持續時間預測的需求,解決了自迴歸和非自迴歸系統中存在的問題。MaskGCT採用兩階段模型:第一階段使用文本預測從語音自監督學習(SSL)模型中提取的語義標記;第二階段,模型根據這些語義標記預測聲學標記。MaskGCT遵循掩碼和預測的學習範式,在訓練期間學習預測基於給定條件和提示的掩碼語義或聲學標記。在推理期間,模型以並行方式生成指定長度的標記。實驗表明,MaskGCT在質量、相似性和可理解性方面超越了當前最先進的零樣本TTS系統。
需求人群 :
MaskGCT的目標受眾是語音合成領域的研究人員和開發者,以及需要高質量語音合成服務的企業。它特別適合於那些尋求無需大量訓練數據即可生成自然、流暢語音的應用程序,如虛擬助手、有聲讀物製作和多語言內容創作。
總訪問量: 2.2K
佔比最多地區: US(81.63%)
本站瀏覽量 : 65.4K
使用場景
研究人員使用MaskGCT生成特定名人或動漫角色的語音樣本,用於研究和教育目的。
企業利用MaskGCT為多語言客戶服務,生成自然流暢的語音回覆。
內容創作者使用MaskGCT為有聲書和播客生成高質量的語音內容。
產品特色
零樣本上下文學習:無需額外訓練即可模仿特定語音風格和情感。
名人和動漫角色聲音模仿:展示研究用途的聲音模仿能力。
情感樣本:能夠學習提示語音的韻律、風格和情感。
語音風格模仿:包括情感和口音在內的語音風格學習能力。
語音節奏控制:能夠控制生成音頻的總時長,調節語音的節奏。
魯棒性:相比自迴歸模型,展現出更高的魯棒性。
語音編輯:基於掩碼和預測機制,支持零樣本語音內容編輯。
聲音轉換:支持零樣本聲音轉換,通過微調模型實現。
跨語言視頻翻譯:提供一些有趣的視頻翻譯樣本。
使用教程
訪問MaskGCT的演示頁面。
選擇或輸入想要轉換為語音的文本。
調整語音的各種參數,如情感、風格和節奏。
點擊生成按鈕,MaskGCT將處理文本並生成語音。
下載或直接播放生成的語音文件。
對於更高級的用法,如語音編輯和聲音轉換,需要進一步的技術支持和微調。
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