音频生成工具集合:提高效率的AI解决方案

MelNet学习资料汇总 - 频域音频生成模型

MelNet学习资料汇总 - 频域音频生成模型

MelNet是一种用于在频域生成音频的模型,本文汇总了MelNet的相关学习资源,包括论文、代码实现、音频样本等,帮助读者快速了解和学习这一模型。

MelNet音频生成Python条件生成TTS合成Github开源项目
tts-generation-webui学习资料汇总 - 一站式文本转语音和语音克隆工具

tts-generation-webui学习资料汇总 - 一站式文本转语音和语音克隆工具

tts-generation-webui是一个强大的开源文本转语音和语音克隆工具,集成了多种热门TTS模型。本文汇总了该项目的学习资源,包括官方文档、教程视频、在线演示等,帮助读者快速入门和深入学习这一强大工具。

TTS Generation WebUI音频生成语音克隆音频转换软件更新Github开源项目
Tango: 革命性的文本到音频生成技术

Tango: 革命性的文本到音频生成技术

Tango是一种基于潜在扩散模型的文本到音频生成技术,它结合了大型语言模型和扩散模型的优势,能够从文本提示生成高质量、多样化的音频。本文深入探讨了Tango的原理、特点、发展历程以及在音频生成领域的应用前景。

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Pandrator: 一个强大的多语言文本转语音工具

Pandrator: 一个强大的多语言文本转语音工具

Pandrator是一款开源的多功能文本转语音应用程序,它通过使用本地模型来生成高质量的语音,支持多种语言,并提供语音克隆、LLM预处理等先进功能。本文将深入介绍Pandrator的特点、使用方法及其在音频书籍制作等领域的应用前景。

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TTS-Cube:基于循环神经网络的端到端语音合成系统

TTS-Cube:基于循环神经网络的端到端语音合成系统

TTS-Cube是一个创新的开源项目,旨在提供全面的端到端语音合成解决方案。它利用先进的循环神经网络技术,无需预对齐数据即可实现从文本到语音的高质量转换。

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Catch-A-Waveform: 从单一短音频样本中学习生成音频的革命性技术

Catch-A-Waveform: 从单一短音频样本中学习生成音频的革命性技术

探索Catch-A-Waveform如何利用短短几十秒的音频样本捕捉音频源的本质,实现多样化的音频生成应用,包括音乐创作、语音增强和旧录音修复等。

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NeuralSVB: 一种创新的神经网络歌声美化技术

NeuralSVB: 一种创新的神经网络歌声美化技术

NeuralSVB是一种新型的神经网络模型,旨在提高业余歌手的歌声质量,同时保留原有的内容和音色特征。该技术在ACL 2022会议上发表,代表了歌声美化研究的最新进展。

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Make-An-Audio: 突破性的文本到音频生成技术

Make-An-Audio: 突破性的文本到音频生成技术

Make-An-Audio是一种基于提示增强扩散模型的文本到音频生成技术,通过创新的方法解决了数据稀缺和音频建模的复杂性问题,实现了高质量、多样化的音频生成,开启了AI音频创作的新时代。

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SoundStorm-PyTorch: 高效并行音频生成的开源实现

SoundStorm-PyTorch: 高效并行音频生成的开源实现

SoundStorm-PyTorch是Google DeepMind开发的高效并行音频生成技术SoundStorm在PyTorch中的实现。它通过应用MaskGiT技术于SoundStream的残差向量量化码,实现了比传统自回归方法更快、更一致的高质量音频生成。

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elevenlabslib: 全面的Python Wrapper for ElevenLabs API

elevenlabslib: 全面的Python Wrapper for ElevenLabs API

elevenlabslib是一个功能完整的Python包装器,为ElevenLabs的文本转语音API提供了全面的支持。它不仅实现了API的所有功能,还提供了更多便利特性,如设备特定的音频播放和精确的播放控制。

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深入解析AudioCraft: Meta开源的音频生成AI框架

深入解析AudioCraft: Meta开源的音频生成AI框架

AudioCraft是Meta推出的音频生成AI框架,集成了最先进的音频压缩、音乐生成和声音合成模型。本文将全面介绍AudioCraft的架构、功能和应用,探讨其在音频AI领域的重要意义。

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SoundStorm: 谷歌新一代高效并行音频生成模型

SoundStorm: 谷歌新一代高效并行音频生成模型

SoundStorm是谷歌研究推出的一种新型高效并行音频生成模型,它能够比现有模型快100倍生成高质量音频,为长音频和对话合成开辟了新的可能性。本文将详细介绍SoundStorm的核心技术、优势特点及应用前景。

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Bark: 革命性的文本到音频生成模型

Bark: 革命性的文本到音频生成模型

探索Suno AI开发的Bark模型,这是一个突破性的文本到音频生成工具,能够生成高度真实的多语言语音、音乐和音效。了解其功能、使用方法和最新进展。

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AudioLM-PyTorch: 革命性的音频生成语言模型

AudioLM-PyTorch: 革命性的音频生成语言模型

AudioLM-PyTorch是一个基于语言模型方法的最先进音频生成模型,由谷歌研究院开发并在PyTorch中实现。它能够生成高质量、长时间的音频,包括语音、音乐和环境声音,并支持文本条件生成。

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MelNet: 一种创新的频域音频生成模型

MelNet: 一种创新的频域音频生成模型

MelNet是一种新型的音频生成模型,它通过建模频域中的音频信号来生成高质量的音频。与传统的时域波形建模方法不同,MelNet能够更好地捕捉音频的长期依赖关系,并在无条件音乐生成、文本到语音等任务中展现出强大的性能。

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TTS Generation WebUI: 一站式文本转语音解决方案

TTS Generation WebUI: 一站式文本转语音解决方案

TTS Generation WebUI是一个功能强大的开源文本转语音工具,集成了多种先进的AI语音合成模型,为用户提供便捷、高质量的语音生成体验。

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Diffusers: 最先进的扩散模型库

Diffusers: 最先进的扩散模型库

Diffusers是由Hugging Face开发的开源库,为图像和音频生成提供最先进的扩散模型。它支持PyTorch和JAX/Flax框架,为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具。

HuggingFaceDiffusers预训练扩散模型图像生成音频生成Github开源项目