

Styletts 2
简介 :
StyleTTS 2 是一款文本转语音(TTS)模型,使用大型语音语言模型(SLMs)进行风格扩散和对抗训练,实现了人级别的 TTS 合成。它通过扩散模型将风格建模为潜在随机变量,以生成最适合文本的风格,而无需参考语音。此外,我们使用大型预训练的 SLMs(如 WavLM)作为判别器,并结合我们的创新可微持续时间建模进行端到端训练,从而提高了语音的自然度。StyleTTS 2 在单说话人 LJSpeech 数据集上超越了人类录音,并在多说话人 VCTK 数据集上与之匹配,得到了母语为英语的评审人员的认可。此外,当在 LibriTTS 数据集上进行训练时,我们的模型优于先前公开可用的零样本扩展模型。通过展示风格扩散和对抗训练与大型 SLMs 的潜力,这项工作在单个和多说话人数据集上实现了一个人级别的 TTS 合成。
需求人群 :
适用于文本转语音合成任务
产品特色
通过风格扩散生成最适合文本的风格
使用大型预训练的 SLMs 作为判别器
具有创新的可微持续时间建模
在单说话人和多说话人数据集上实现人级别的 TTS 合成
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GPT SoVITS
GPT-SoVITS-WebUI是一个强大的零样本语音转换和文本到语音WebUI。它具有零样本TTS、少样本TTS、跨语言支持和WebUI工具等功能。该产品支持英语、日语和中文,提供了集成工具,包括语音伴奏分离、自动训练集分割、中文ASR和文本标注,帮助初学者创建训练数据集和GPT/SoVITS模型。用户可以通过输入5秒的声音样本,即可体验即时的文本到语音转换,还可以通过仅使用1分钟的训练数据对模型进行微调,以提高语音相似度和逼真度。产品支持环境准备、Python和PyTorch版本、快速安装、手动安装、预训练模型、数据集格式、待办事项和致谢。
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