E2-TTS
非自回归零样本TTS模型简化语音合成
E2-TTS是一个开源的文本转语音项目，采用完全非自回归方法实现零样本语音合成。该模型简化了语音生成过程，提供.pt和.safetensors格式的预训练模型。E2-TTS旨在提高语音合成效率，为研究人员和开发者提供便捷工具，推动语音技术发展。项目遵循CC-BY-NC-4.0许可，基于Emilia数据集训练。
E2-TTS项目介绍
E2-TTS是一个创新的文本转语音(TTS)项目，它提供了一种简单而高效的方法来实现全非自回归零样本TTS。该项目的名称"E2"代表"Embarrassingly Easy"（极其简单），突显了其使用的便捷性。
项目背景
E2-TTS项目源自最新发表的论文《E2 TTS: Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS》。这项研究旨在解决传统TTS系统中的复杂性问题，为用户提供一个更加简单、高效的语音合成解决方案。
主要特点
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全非自回归: E2-TTS采用全非自回归方法，这意味着它可以并行生成语音，大大提高了合成速度。
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零样本能力: 该系统具有零样本学习能力，可以在没有见过的说话人或风格上进行语音合成。
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简单易用: 正如其名称所暗示的，E2-TTS的使用非常简单，降低了用户的使用门槛。
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开源可用: 项目代码已在GitHub上开源，允许开发者自由访问和使用。
模型下载与使用
用户可以从Hugging Face平台下载E2-TTS模型。下载后，需要将模型文件放置在指定的目录结构中：
ckpts/
E2TTS_Base/
model_1200000.pt
此外，E2-TTS还支持使用.safetensors格式的模型文件，提供了更安全的模型加载选项：
ckpts/
E2TTS_Base/
model_1200000.safetensors
许可证变更
值得注意的是，从2024年10月14日起，E2-TTS项目的模型检查点仓库许可证已更改为CC-BY-NC-4.0。这一变更是为了与项目使用的训练集Emilia保持一致，Emilia是一个真实世界的数据集。然而，项目的代码库仍然保持MIT许可证。
相关资源
- GitHub仓库：https://github.com/SWivid/F5-TTS
- 论文链接：E2 TTS: Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS
总结
E2-TTS项目为语音合成领域带来了一种新的简单而强大的方法。通过其全非自回归和零样本能力，它有潜力revolutionize文本转语音技术的应用。无论是研究人员还是开发者，都可以轻松地使用和探索这个创新的TTS系统。
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