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基于变分自编码器和对抗学习的端到端TTS系统

VITS是一种结合变分自编码器和对抗学习的端到端TTS系统，能够提升语音合成的自然度。通过变分推理和正态化流，以及随机时长预测器，VITS实现了多样节奏的语音合成。实验结果表明，该方法在LJ Speech数据集上的表现优于现有的TTS系统，接近真实语音的水平。

VITS语音合成变分自编码器对抗学习TTSGithub开源项目
访问官网GitHub论文

VITS项目介绍

VITS (Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech) 是一个创新的端到端文本转语音 (TTS) 项目，由 Jaehyeon Kim、Jungil Kong 和 Juhee Son 共同开发。这个项目旨在解决当前单阶段训练和并行采样的端到端 TTS 模型在音频质量上无法匹配两阶段 TTS 系统的问题。

技术特点

VITS 采用了几项先进的技术来提高生成语音的自然度：

  1. 变分推理：增强了规范化流，提高了生成建模的表达能力。
  2. 对抗性训练：进一步改善了模型的性能。
  3. 随机持续时间预测器：能够从输入文本合成具有不同节奏的语音。

这些技术的结合使 VITS 能够更好地表达文本输入到语音输出的一对多关系，即同一段文本可以用不同的音调和节奏说出来。

性能表现

在 LJ Speech 单一说话人数据集上进行的主观人类评估（平均意见得分，MOS）显示，VITS 的表现优于目前最好的公开可用 TTS 系统，其 MOS 分数可与真实语音相媲美。这一结果证明了 VITS 在生成自然语音方面的卓越能力。

项目资源

VITS 项目提供了丰富的资源，方便研究者和开发者使用：

  1. 在线演示：可以通过项目提供的演示页面听取音频样本。
  2. 预训练模型：开发者可以下载并使用项目提供的预训练模型。
  3. 交互式 TTS 演示：通过 Colab Notebook，用户可以实时体验 VITS 的文本转语音功能。

使用指南

要使用 VITS 项目，需要满足以下前提条件：

  1. Python 3.6 或更高版本
  2. 安装所需的 Python 依赖包
  3. 下载并准备数据集（如 LJ Speech 或 VCTK）
  4. 构建单调对齐搜索并进行预处理

项目还提供了训练和推理的示例代码，使用者可以根据需要进行单说话人（LJ Speech）或多说话人（VCTK）的模型训练。

总结

VITS 项目为文本转语音技术带来了重要突破，其生成的语音质量超越了现有的两阶段 TTS 系统。通过创新的技术组合，VITS 不仅提高了语音的自然度，还能够生成具有多样性的语音输出。对于研究者和开发者来说，VITS 提供了一个强大的工具，可以用于探索和改进端到端 TTS 技术。

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