需求人群:
"Bailing-TTS主要面向需要高质量中文方言语音合成的开发者和企业,如语音合成应用开发者、智能助手、教育软件等。它特别适合于需要在语音交互中提供自然、地道方言体验的场景,增强用户体验。"
使用场景示例:
智能助手使用Bailing-TTS生成河南方言的语音反馈,提供更亲切的交互体验。
教育软件利用Bailing-TTS为方言区学生提供母语教学内容的语音合成。
语音合成应用开发者使用Bailing-TTS为不同地区的用户提供定制化的方言语音服务。
产品特色:
持续的半监督学习,对齐文本和语音标记。
采用特定Transformer架构进行中文方言表示学习。
多阶段训练过程,提高方言语音合成质量。
生成接近人类自然表达的方言语音。
支持多种中文方言,如河南方言。
实现普通话的零样本上下文学习。
支持普通话发音者的微调。
使用教程:
1. 访问Bailing-TTS模型的网页。
2. 选择所需的方言或普通话选项。
3. 输入或上传需要合成语音的文本。
4. 根据需要调整语音参数,例如语速、音调等。
5. 点击合成按钮,模型将生成语音。
6. 下载或直接播放生成的语音文件。
7. 根据反馈进行微调,优化语音合成效果。
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生成高质量中文方言语音的大规模文本到语音模型。
Bailing-TTS是由Giant Network的AI Lab开发的大型文本到语音(TTS)模型系列,专注于生成高质量的中文方言语音。该模型采用持续的半监督学习和特定的Transformer架构,通过多阶段训练过程,有效对齐文本和语音标记,实现中文方言的高质量语音合成。Bailing-TTS在实验中展现出接近人类自然表达的语音合成效果,对于方言语音合成领域具有重要意义。
一个实验性的文本到语音模型
OuteTTS是一个使用纯语言建模方法生成语音的实验性文本到语音模型。它的重要性在于能够通过先进的语言模型技术,将文本转换为自然听起来的语音,这对于语音合成、语音助手和自动配音等领域具有重要意义。该模型由OuteAI开发,提供了Hugging Face模型和GGUF模型的支持,并且可以通过接口进行语音克隆等高级功能。
一款通过纯语言模型实现的文本到语音合成模型
OuteTTS-0.1-350M是一款基于纯语言模型的文本到语音合成技术,它不需要外部适配器或复杂架构,通过精心设计的提示和音频标记实现高质量的语音合成。该模型基于LLaMa架构,使用350M参数,展示了直接使用语言模型进行语音合成的潜力。它通过三个步骤处理音频:使用WavTokenizer进行音频标记化、CTC强制对齐创建精确的单词到音频标记映射、以及遵循特定格式的结构化提示创建。OuteTTS的主要优点包括纯语言建模方法、声音克隆能力、与llama.cpp和GGUF格式的兼容性。
语音合成工具,提供高质量的语音生成服务
Fish Speech是一款专注于语音合成的产品,它通过使用先进的深度学习技术,能够将文本转换为自然流畅的语音。该产品支持多种语言,包括中文、英文等,适用于需要文本到语音转换的场景,如语音助手、有声读物制作等。Fish Speech以其高质量的语音输出、易用性和灵活性为主要优点,背景信息显示,该产品不断更新,增加了数据集大小,并改进了量化器的参数,以提供更好的服务。
基于MaskGCT模型的文本到语音演示
MaskGCT TTS Demo 是一个基于MaskGCT模型的文本到语音(TTS)演示,由Hugging Face平台上的amphion提供。该模型利用深度学习技术,将文本转换为自然流畅的语音,适用于多种语言和场景。MaskGCT模型因其高效的语音合成能力和对多种语言的支持而受到关注。它不仅可以提高语音识别和合成的准确性,还能在不同的应用场景中提供个性化的语音服务。目前,该产品在Hugging Face平台上提供免费试用,具体价格和定位信息需进一步了解。
无需对齐信息的零样本文本到语音转换模型
MaskGCT是一个创新的零样本文本到语音转换(TTS)模型,它通过消除显式对齐信息和音素级持续时间预测的需求,解决了自回归和非自回归系统中存在的问题。MaskGCT采用两阶段模型:第一阶段使用文本预测从语音自监督学习(SSL)模型中提取的语义标记;第二阶段,模型根据这些语义标记预测声学标记。MaskGCT遵循掩码和预测的学习范式,在训练期间学习预测基于给定条件和提示的掩码语义或声学标记。在推理期间,模型以并行方式生成指定长度的标记。实验表明,MaskGCT在质量、相似性和可理解性方面超越了当前最先进的零样本TTS系统。
基于深度学习的高质量文本到语音合成模型
F5-TTS是由SWivid团队开发的一个文本到语音合成(TTS)模型,它利用深度学习技术将文本转换为自然流畅、忠实于原文的语音输出。该模型在生成语音时,不仅追求高自然度,还注重语音的清晰度和准确性,适用于需要高质量语音合成的各种应用场景,如语音助手、有声读物制作、自动新闻播报等。F5-TTS模型在Hugging Face平台上发布,用户可以方便地下载和部署,支持多种语言和声音类型,具有很高的灵活性和可扩展性。
微软亚洲研究院开发的语音合成技术
VALL-E 2 是微软亚洲研究院推出的一款语音合成模型,它通过重复感知采样和分组编码建模技术,大幅提升了语音合成的稳健性与自然度。该模型能够将书面文字转化为自然语音,适用于教育、娱乐、多语言交流等多个领域,为提高无障碍性、增强跨语言交流等方面发挥重要作用。
轻量级端到端文本到语音模型
OptiSpeech是一个高效、轻量级且快速的文本到语音模型,专为设备端文本到语音转换设计。它利用了先进的深度学习技术,能够将文本转换为自然听起来的语音,适合需要在移动设备或嵌入式系统中实现语音合成的应用。OptiSpeech的开发得到了Pneuma Solutions提供的GPU资源支持,显著加速了开发进程。
多语言可控文本到语音合成工具包
ToucanTTS是由德国斯图加特大学自然语言处理研究所开发的多语言且可控的文本到语音合成工具包。它使用纯Python和PyTorch构建,以保持简单、易于上手,同时尽可能强大。该工具包支持教学、训练和使用最前沿的语音合成模型,具有高度的灵活性和可定制性,适用于教育和研究领域。
高质量、多功能的语音合成模型系列
Seed-TTS是由字节跳动推出的一系列大规模自回归文本到语音(TTS)模型,能够生成与人类语音难以区分的语音。它在语音上下文学习、说话人相似度和自然度方面表现出色,通过微调可进一步提升主观评分。Seed-TTS还提供了对情感等语音属性的优越控制能力,并能生成高度表达性和多样性的语音。此外,提出了一种自蒸馏方法用于语音分解,以及一种增强模型鲁棒性、说话人相似度和控制性的强化学习方法。还展示了Seed-TTS模型的非自回归(NAR)变体Seed-TTSDiT,它采用完全基于扩散的架构,不依赖于预先估计的音素持续时间,通过端到端处理进行语音生成。
AI驱动的视频生成工具,一键生成高质量营销视频
小视频宝(ClipTurbo)是一个AI驱动的视频生成工具,旨在帮助用户轻松创建高质量的营销视频。该工具利用AI技术处理文案、翻译、图标匹配和TTS语音合成,最终使用manim渲染视频,避免了纯生成式AI被平台限流的问题。小视频宝支持多种模板,用户可以根据需要选择分辨率、帧率、宽高比或屏幕方向,模板将自动适配。此外,它还支持多种语音服务,包括内置的EdgeTTS语音。目前,小视频宝仍处于早期开发阶段,仅提供给三花AI的注册用户。
世界上最快的文本到语音模型
Lightning是由smallest.ai开发的最新文本到语音模型,以其超快速度和小巧的体积在多模态AI中突破了性能和尺寸的界限。该模型支持英语和印地语等多种口音,并计划迅速扩展更多语言。Lightning的非自回归架构使其能够同时合成整个音频剪辑,与传统的自回归模型相比,后者需要逐步生成音频。Lightning的主要优点包括生成速度快、模型体积小、支持多语言和快速适应新数据。产品背景信息显示,Lightning的推出旨在帮助语音机器人公司大幅降低延迟和成本,通过简化其架构。价格方面,Lightning的定价从每分钟0.04美元起,对于每月使用超过100,000分钟的企业客户,提供定制定价方案。
Meta 开发的子十亿参数语言模型,适用于设备端应用。
Meta 开发的自回归语言模型,采用优化架构,适合资源受限设备。优点多,如集成多种技术,支持零样本推理等,价格免费,面向自然语言处理研究人员和开发者。
高效优化的600M参数语言模型,专为设备端应用设计。
MobileLLM-600M是由Meta开发的自回归语言模型,采用了优化的Transformer架构,专为资源受限的设备端应用而设计。该模型集成了SwiGLU激活函数、深度薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术。MobileLLM-600M在零样本常识推理任务上取得了显著的性能提升,与之前的125M/350M SoTA模型相比,分别提高了2.7%/4.3%的准确率。该模型的设计理念可扩展至更大模型,如MobileLLM-1B/1.5B,均取得了SoTA结果。
轻量级图片数字人驱动算法,快速定制AI伙伴
MiniMates是一款轻量级的图片数字人驱动算法,能够在普通电脑上实时运行,支持语音驱动和表情驱动两种模式。它比市面上的liveportrait、EchoMimic、MuseTalk等算法快10-100倍,让用户能够通过极少的资源消耗定制自己的AI伙伴。该技术的主要优点包括极速体验、个性化定制以及嵌入终端的能力,摆脱了对Python和CUDA的依赖。MiniMates遵循MIT协议,适用于需要快速、高效的人脸动画和语音合成的应用场景。
高效优化的子十亿参数语言模型,专为设备端应用设计
MobileLLM-350M是由Meta开发的自回归语言模型,采用优化的Transformer架构,专为设备端应用设计,以满足资源受限的环境。该模型整合了SwiGLU激活函数、深层薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术,实现了在零样本常识推理任务上的显著准确率提升。MobileLLM-350M在保持较小模型尺寸的同时,提供了与更大模型相媲美的性能,是设备端自然语言处理应用的理想选择。
高精度环境音频信息捕捉与生成的语音转语音模型
Fish Agent V0.1 3B是一个开创性的语音转语音模型,能够以前所未有的精确度捕捉和生成环境音频信息。该模型采用了无语义标记架构,消除了传统语义编码器/解码器的需求。此外,它还是一个尖端的文本到语音(TTS)模型,训练数据涵盖了700,000小时的多语言音频内容。作为Qwen-2.5-3B-Instruct的继续预训练版本,它在200B语音和文本标记上进行了训练。该模型支持包括英语、中文在内的8种语言,每种语言的训练数据量不同,其中英语和中文各约300,000小时,其他语言各约20,000小时。
基于Transformer的实时开放世界AI模型
Oasis是由Decart AI开发的首个可玩、实时、开放世界的AI模型,它是一个互动视频游戏,由Transformer端到端生成,基于逐帧生成。Oasis能够接收用户键盘和鼠标输入,实时生成游戏玩法,内部模拟物理、游戏规则和图形。该模型通过直接观察游戏玩法学习,允许用户移动、跳跃、拾取物品、破坏方块等。Oasis被视为研究更复杂交互世界的基础模型的第一步,未来可能取代传统的游戏引擎。Oasis的实现需要模型架构的改进和模型推理技术的突破,以实现用户与模型的实时交互。Decart AI采用了最新的扩散训练和Transformer模型方法,并结合了大型语言模型(LLMs)来训练一个自回归模型,该模型可以根据用户即时动作生成视频。此外,Decart AI还开发了专有的推理框架,以提供NVIDIA H100 Tensor Core GPU的峰值利用率,并支持Etched即将推出的Sohu芯片。
高效并行音频生成技术
SoundStorm是由Google Research开发的一种音频生成技术,它通过并行生成音频令牌来大幅减少音频合成的时间。这项技术能够生成高质量、与语音和声学条件一致性高的音频,并且可以与文本到语义模型结合,控制说话内容、说话者声音和说话轮次,实现长文本的语音合成和自然对话的生成。SoundStorm的重要性在于它解决了传统自回归音频生成模型在处理长序列时推理速度慢的问题,提高了音频生成的效率和质量。
端到端中英语音对话模型
GLM-4-Voice是由清华大学团队开发的端到端语音模型,能够直接理解和生成中英文语音,进行实时语音对话。它通过先进的语音识别和合成技术,实现了语音到文本再到语音的无缝转换,具备低延迟和高智商的对话能力。该模型在语音模态下的智商和合成表现力上进行了优化,适用于需要实时语音交互的场景。
基于文本提示生成独特声音
ElevenLabs Voice Design是一个在线平台,允许用户通过简单的文本提示来设计和生成定制的声音。这项技术的重要性在于它能够快速创建出符合特定描述的声音,如年龄、口音、语气或角色,甚至包括虚构角色如巨魔、精灵和外星人。它为音频内容创作者、广告制作者、游戏开发者等提供了一个强大的工具,可以用于各种商业和创意项目。ElevenLabs提供了一个免费试用的机会,用户可以注册后尝试其服务。
小型语言模型调研、测量与洞察
SLM_Survey是一个专注于小型语言模型(SLMs)的研究项目,旨在通过调研和测量,提供对这些模型的深入了解和技术评估。该项目涵盖了基于Transformer的、仅解码器的语言模型,参数范围在100M至5B之间。通过对59个最先进的开源SLMs进行调研,分析了它们的技术创新,并在多个领域评估了它们的能力,包括常识推理、上下文学习、数学和编程。此外,还对它们的运行时成本进行了基准测试,包括推理延迟和内存占用。这些研究对于推动SLMs领域的研究具有重要价值。
全能的创造者和编辑器,通过扩散变换遵循指令
ACE是一个基于扩散变换的全能创造者和编辑器,它能够通过统一的条件格式Long-context Condition Unit (LCU)输入,实现多种视觉生成任务的联合训练。ACE通过高效的数据收集方法解决了训练数据缺乏的问题,并通过多模态大型语言模型生成准确的文本指令。ACE在视觉生成领域具有显著的性能优势,可以轻松构建响应任何图像创建请求的聊天系统,避免了视觉代理通常采用的繁琐流程。
将任何PDF转换为播客集!
Open NotebookLM是一个利用开源语言模型和文本到语音模型的工具,它可以处理PDF内容,生成适合音频播客的自然对话,并将其输出为MP3文件。该项目的灵感来自于NotebookLM工具,通过使用开源的大型语言模型(LLMs)和文本到语音模型来实现。它不仅提高了信息的可访问性,还为内容创作者提供了一种新的媒体形式,使他们能够将书面内容转换为音频格式,扩大其受众范围。
使用Llama模型的语音合成工具
Llama 3.2 3b Voice 是基于Hugging Face平台的一款语音合成模型,能够将文本转换为自然流畅的语音。该模型采用了先进的深度学习技术,能够模仿人类说话的语调、节奏和情感,适用于多种场景,如语音助手、有声读物、自动播报等。
多语言大型语言模型
Llama-3.2-1B是由Meta公司发布的多语言大型语言模型,专注于文本生成任务。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)进行调优,以符合人类对有用性和安全性的偏好。该模型支持8种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语,并在多种对话使用案例中表现优异。
将任何PDF文档转换成播客节目。
pdf-to-podcast是一个基于人工智能技术的生产力工具,能够将PDF文档转换成播客节目。它使用OpenAI的文本到语音模型和Google Gemini技术,将PDF内容处理成适合音频播客的自然对话,并输出为MP3文件。该工具的主要优点是能够将静态的文档内容转化为动态的音频内容,方便用户在移动设备上收听,同时也可以作为播客节目的内容来源。
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