TTS

TTS

多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术

🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型,支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调,并且拥有超过1100种预训练模型,适用于多语言和多说话人TTS任务。此外,该库还支持高效的语料库分析和管理,为语音合成提供全面支持。

Coqui.aiTTS语音合成深度学习多语言Github开源项目

TTS项目介绍

TTS是一个用于高级文本转语音(Text-to-Speech)生成的开源库。它由Coqui.ai团队开发维护,旨在为开发者和研究人员提供强大而灵活的TTS解决方案。

主要特性

  • 预训练模型支持1100多种语言
  • 提供训练新模型和微调现有模型的工具
  • 包含数据集分析和处理的实用工具
  • 高性能的深度学习模型,包括Text2Spec模型和声码器模型
  • 快速高效的模型训练
  • 详细的训练日志和TensorBoard可视化
  • 支持多说话人TTS
  • 高效灵活的Trainer API
  • 已发布多个可直接使用的模型
  • 模块化的代码结构,便于实现新想法

模型实现

TTS实现了多种先进的TTS模型,包括:

  • 谱图生成模型:Tacotron、Glow-TTS、FastSpeech等
  • 端到端模型:ⓍTTS、VITS、YourTTS等
  • 注意力机制:Guided Attention、Graves Attention等
  • 说话人编码器:GE2E、Angular Loss
  • 声码器:MelGAN、HiFiGAN、WaveRNN等
  • 语音转换:FreeVC

安装与使用

TTS支持通过pip安装,也可以从GitHub克隆源码安装。它提供了简单易用的Python API和命令行工具,可以快速生成高质量的语音合成结果。用户可以使用预训练模型,也可以训练自己的模型。

社区与支持

TTS拥有活跃的开源社区,提供多种渠道获取帮助和交流,包括GitHub Issues、Discussions和Discord。项目文档详尽,并提供了丰富的教程和示例。

总的来说,TTS是一个功能强大、易用性高、社区活跃的开源TTS框架,适合各类TTS相关的研究和应用开发。它的持续更新和完善,使其成为TTS领域的重要工具之一。

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