# 文本到語音

Dia 是一個由 Nari Labs 開發的文本到語音（TTS）模型，具有 1.6 億參數，能夠直接從文本生成高度逼真的對話。該模型支持情感和語調控制，並能夠生成非言語交流，如笑聲和咳嗽。它的預訓練模型權重託管在 Hugging Face 上，適用於英語生成。此產品對於研究和教育用途至關重要，能夠推動對話生成技術的發展。

MegaTTS 3 是由字節跳動開發的一款基於 PyTorch 的高效語音合成模型，具有超高質量的語音克隆能力。其輕量級架構只包含 0.45B 參數，支持中英文及代碼切換，能夠根據輸入文本生成自然流暢的語音，廣泛應用於學術研究和技術開發。

CSM 1B 是一個基於 Llama 架構的語音生成模型，能夠從文本和音頻輸入中生成 RVQ 音頻代碼。該模型主要應用於語音合成領域，具有高質量的語音生成能力。其優勢在於能夠處理多說話人的對話場景，並通過上下文信息生成自然流暢的語音。該模型開源，旨在為研究和教育目的提供支持，但明確禁止用於冒充、欺詐或非法活動。

NVIDIA的PDF to Podcast Blueprint是一種基於生成式AI的應用程序，能夠將PDF文檔（如培訓資料、技術研究或文檔）轉換為個性化的音頻內容。該技術利用大型語言模型（LLMs）、文本到語音（TTS）技術以及NVIDIA NIM微服務，將PDF數據轉換為引人入勝的音頻內容，幫助用戶在移動中學習，同時解決信息過載的問題。該解決方案完全基於NVIDIA的雲基礎設施運行，無需本地GPU硬件，確保隱私合規性，並可根據用戶需求定製品牌、分析、即時翻譯或數字人界面等功能。

Zonos 是一個先進的文本到語音模型，支持多種語言，能夠根據文本提示和說話者嵌入或音頻前綴生成自然語音。它還支持語音克隆，只需幾秒鐘的參考音頻即可準確複製說話者的聲音。該模型具有高質量的語音輸出（44kHz），並允許對語速、音調變化、音頻質量和情緒（如快樂、恐懼、悲傷和憤怒）進行精細控制。Zonos 提供了 Python 和 Gradio 接口，方便用戶快速上手，並支持通過 Docker 部署。該模型在 RTX 4090 上的即時因子約為 2 倍，適合需要高質量語音合成的應用場景。

Llasa-3B 是一個強大的文本到語音（TTS）模型，基於 LLaMA 架構開發，專注於中英文語音合成。該模型通過結合 XCodec2 的語音編碼技術，能夠將文本高效地轉換為自然流暢的語音。其主要優點包括高質量的語音輸出、支持多語言合成以及靈活的語音提示功能。該模型適用於需要語音合成的多種場景，如有聲讀物製作、語音助手開發等。其開源性質也使得開發者可以自由探索和擴展其功能。

Kokoro-82M是一個由hexgrad創建並託管在Hugging Face上的文本到語音（TTS）模型。它具有8200萬參數，使用Apache 2.0許可證開源。該模型在2024年12月25日發佈了v0.19版本，並提供了10種獨特的語音包。Kokoro-82M在TTS Spaces Arena中排名第一，顯示出其在參數規模和數據使用上的高效性。它支持美國英語和英國英語，可用於生成高質量的語音輸出。

Text to Santa Videos by Gan.AI是一個在線平臺，允許用戶創建個性化的聖誕老人視頻，為親人和朋友帶去節日的問候。該平臺通過節日主題的虛擬形象、個性化劇本和直接發送到郵箱的視頻，提供了一種新穎的個性化視頻製作和分享方式。它結合了最新的人工智能技術，如文本到語音和頭像APIs，以及視頻錄製和個性化功能，使得用戶可以大規模地錄製和個性化視頻。產品背景信息顯示，該平臺已經為成千上萬的客戶生成了數百萬視頻，並且具有強大的功能，如AI唇形同步和聲音克隆、免費視頻錄製器、AI著陸頁等。價格方面，用戶可以免費開始使用，具體定價信息需要訪問官方網站查詢。

Synthesys是一個AI內容生成平臺，提供AI視頻、AI語音和AI圖像生成服務。它通過使用先進的人工智能技術，幫助用戶以更低的成本和更簡單的操作生成專業級別的內容。Synthesys的產品背景基於當前市場對於高質量、低成本內容生成的需求，其主要優點包括支持多種語言的超真實語音合成、無需專業設備即可生成高清視頻、以及用戶友好的界面設計。平臺的定價策略包括免費試用和不同級別的付費服務，定位於滿足不同規模企業的內容生成需求。

Voice Cursor是一個基於Gemini 2.0原生音頻能力的實驗性文本編輯器，它展示瞭如何將Gemini的新文本到語音API集成到文本編輯器中，以實現流暢、上下文的聲音生成。這個項目不僅展示了Gemini 2.0的強大新功能，還提供了一個實際應用的示例，允許開發者和用戶探索和利用這一新技術。產品背景信息包括Google Creative Lab的創新項目，旨在推動技術邊界並提供新的交互方式。產品目前是免費的，主要面向開發者和技術愛好者，適合那些尋求創新解決方案以提高生產力和無障礙訪問的個人或團隊。

Paper-to-Podcast是一個將學術論文轉換成播客形式的工具，通過模擬三個人的討論來讓聽眾以更自然和人性化的方式理解論文內容。它不僅使複雜的信息更易於吸收，還提供了寶貴的洞見和批判性思考。該工具使用了OpenAI API進行文本到語音的轉換，生成具有不同角色特點的逼真聲音，使得聽眾可以在通勤或旅行時通過聽而不是讀來吸收研究論文的內容。

Auralis是一個文本到語音（TTS）引擎，能夠將文本快速轉換為自然語音，支持語音克隆，並且處理速度極快，可以在幾分鐘內處理完整本小說。該產品以其高速、高效、易集成和高質量的音頻輸出為主要優點，適用於需要快速文本到語音轉換的場景。Auralis基於Python API，支持長文本流式處理、內置音頻增強、自動語言檢測等功能。產品背景信息顯示，Auralis由AstraMind AI開發，旨在提供一種實用於現實世界應用的文本到語音解決方案。產品價格未在頁面上明確標註，但代碼庫在Apache 2.0許可下發布，可以免費用於項目中。

OuteTTS-0.2-500M是基於Qwen-2.5-0.5B構建的文本到語音合成模型，它在更大的數據集上進行了訓練，實現了在準確性、自然度、詞彙量、聲音克隆能力以及多語言支持方面的顯著提升。該模型特別感謝Hugging Face提供的GPU資助，支持了模型的訓練。

OuteTTS是一個使用純語言建模方法生成語音的實驗性文本到語音模型。它的重要性在於能夠通過先進的語言模型技術，將文本轉換為自然聽起來的語音，這對於語音合成、語音助手和自動配音等領域具有重要意義。該模型由OuteAI開發，提供了Hugging Face模型和GGUF模型的支持，並且可以通過接口進行語音克隆等高級功能。

OuteTTS-0.1-350M是一款基於純語言模型的文本到語音合成技術，它不需要外部適配器或複雜架構，通過精心設計的提示和音頻標記實現高質量的語音合成。該模型基於LLaMa架構，使用350M參數，展示了直接使用語言模型進行語音合成的潛力。它通過三個步驟處理音頻：使用WavTokenizer進行音頻標記化、CTC強制對齊創建精確的單詞到音頻標記映射、以及遵循特定格式的結構化提示創建。OuteTTS的主要優點包括純語言建模方法、聲音克隆能力、與llama.cpp和GGUF格式的兼容性。

Lightning是由smallest.ai開發的最新文本到語音模型，以其超快速度和小巧的體積在多模態AI中突破了性能和尺寸的界限。該模型支持英語和印地語等多種口音，並計劃迅速擴展更多語言。Lightning的非自迴歸架構使其能夠同時合成整個音頻剪輯，與傳統的自迴歸模型相比，後者需要逐步生成音頻。Lightning的主要優點包括生成速度快、模型體積小、支持多語言和快速適應新數據。產品背景信息顯示，Lightning的推出旨在幫助語音機器人公司大幅降低延遲和成本，通過簡化其架構。價格方面，Lightning的定價從每分鐘0.04美元起，對於每月使用超過100,000分鐘的企業客戶，提供定製定價方案。

Fish Speech是一款專注於語音合成的產品，它通過使用先進的深度學習技術，能夠將文本轉換為自然流暢的語音。該產品支持多種語言，包括中文、英文等，適用於需要文本到語音轉換的場景，如語音助手、有聲讀物製作等。Fish Speech以其高質量的語音輸出、易用性和靈活性為主要優點，背景信息顯示，該產品不斷更新，增加了數據集大小，並改進了量化器的參數，以提供更好的服務。

Fish Agent V0.1 3B是一個開創性的語音轉語音模型，能夠以前所未有的精確度捕捉和生成環境音頻信息。該模型採用了無語義標記架構，消除了傳統語義編碼器/解碼器的需求。此外，它還是一個尖端的文本到語音(TTS)模型，訓練數據涵蓋了700,000小時的多語言音頻內容。作為Qwen-2.5-3B-Instruct的繼續預訓練版本，它在200B語音和文本標記上進行了訓練。該模型支持包括英語、中文在內的8種語言，每種語言的訓練數據量不同，其中英語和中文各約300,000小時，其他語言各約20,000小時。

MaskGCT TTS Demo 是一個基於MaskGCT模型的文本到語音（TTS）演示，由Hugging Face平臺上的amphion提供。該模型利用深度學習技術，將文本轉換為自然流暢的語音，適用於多種語言和場景。MaskGCT模型因其高效的語音合成能力和對多種語言的支持而受到關注。它不僅可以提高語音識別和合成的準確性，還能在不同的應用場景中提供個性化的語音服務。目前，該產品在Hugging Face平臺上提供免費試用，具體價格和定位信息需進一步瞭解。

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。

ElevenLabs Voice Design是一個在線平臺，允許用戶通過簡單的文本提示來設計和生成定製的聲音。這項技術的重要性在於它能夠快速創建出符合特定描述的聲音，如年齡、口音、語氣或角色，甚至包括虛構角色如巨魔、精靈和外星人。它為音頻內容創作者、廣告製作者、遊戲開發者等提供了一個強大的工具，可以用於各種商業和創意項目。ElevenLabs提供了一個免費試用的機會，用戶可以註冊後嘗試其服務。

F5-TTS是由SWivid團隊開發的一個文本到語音合成（TTS）模型，它利用深度學習技術將文本轉換為自然流暢、忠實於原文的語音輸出。該模型在生成語音時，不僅追求高自然度，還注重語音的清晰度和準確性，適用於需要高質量語音合成的各種應用場景，如語音助手、有聲讀物製作、自動新聞播報等。F5-TTS模型在Hugging Face平臺上發佈，用戶可以方便地下載和部署，支持多種語言和聲音類型，具有很高的靈活性和可擴展性。

Open NotebookLM是一個利用開源語言模型和文本到語音模型的工具，它可以處理PDF內容，生成適合音頻播客的自然對話，並將其輸出為MP3文件。該項目的靈感來自於NotebookLM工具，通過使用開源的大型語言模型（LLMs）和文本到語音模型來實現。它不僅提高了信息的可訪問性，還為內容創作者提供了一種新的媒體形式，使他們能夠將書面內容轉換為音頻格式，擴大其受眾範圍。

pdf-to-podcast是一個基於人工智能技術的生產力工具，能夠將PDF文檔轉換成播客節目。它使用OpenAI的文本到語音模型和Google Gemini技術，將PDF內容處理成適合音頻播客的自然對話，並輸出為MP3文件。該工具的主要優點是能夠將靜態的文檔內容轉化為動態的音頻內容，方便用戶在移動設備上收聽，同時也可以作為播客節目的內容來源。

PDF2Audio是一個利用OpenAI的GPT模型將PDF文檔轉換成音頻內容的工具。它能夠將文本生成和文本到語音轉換技術結合起來，為用戶提供一個可以編輯草稿、提供反饋和改進建議的平臺。該技術對於提高信息獲取效率、輔助學習和教育等領域具有重要意義。

VALL-E 2 是微軟亞洲研究院推出的一款語音合成模型，它通過重複感知採樣和分組編碼建模技術，大幅提升了語音合成的穩健性與自然度。該模型能夠將書面文字轉化為自然語音，適用於教育、娛樂、多語言交流等多個領域，為提高無障礙性、增強跨語言交流等方面發揮重要作用。

Fish Speech V1.4是一個領先的文本到語音(TTS)模型，它在多種語言的700,000小時音頻數據上進行了訓練。該模型支持包括英語、中文、德語、日語、法語、西班牙語、韓語和阿拉伯語在內的8種語言，是進行多語言文本到語音轉換的強大工具。

Fish Audio是一個提供文本到語音轉換服務的平臺，利用生成式AI技術，用戶可以將文本轉換為自然流暢的語音。該平臺支持聲音克隆技術，允許用戶創建和使用個性化的聲音。它適用於娛樂、教育和商業等多種場景，為用戶提供了一種創新的交互方式。

OptiSpeech是一個高效、輕量級且快速的文本到語音模型，專為設備端文本到語音轉換設計。它利用了先進的深度學習技術，能夠將文本轉換為自然聽起來的語音，適合需要在移動設備或嵌入式系統中實現語音合成的應用。OptiSpeech的開發得到了Pneuma Solutions提供的GPU資源支持，顯著加速了開發進程。

OpenVoiceChat是一個開源項目，旨在提供一個與大型語言模型（LLM）進行自然語音對話的平臺。它支持多種語音識別（STT）、文本到語音（TTS）和LLM模型，允許用戶通過語音與AI進行交互。項目採用Apache-2.0許可，強調開放性和易用性，目標是成為封閉商業實現的開源替代品。