需求人群:
"目标受众为需要快速、高效且成本效益高的文本到语音解决方案的企业,如语音机器人公司、电信提供商和多语言内容创造者。Lightning的高速度和多语言支持使其成为全球业务和多语种环境中的理想选择。"
使用场景示例:
- 语音助手:集成Lightning的语音助手可以提供快速响应和自然对话体验。
- 电话提供商:通过集成Lightning,电话提供商可以为客户提供高质量的语音服务。
- 多语言内容创造:内容创作者可以使用Lightning快速生成多语种音频内容,提高工作效率。
产品特色:
- 速度:Lightning能在100毫秒内生成10秒的超真实音频,是全球最快的文本到语音模型。
- 体积小:Lightning仅需不到1GB的VRAM,易于在大多数消费级和边缘设备上运行。
- 多语言支持:目前支持英语和印地语的多种口音,并计划快速增加更多语言。
- 新数据快速适应:Lightning能够快速适应新语言、口音和说话者,通常仅需一小时的数据训练。
- 非自回归架构:与传统自回归模型相比,Lightning能够同时合成整个音频剪辑,提高了效率。
- 风格扩散器:Lightning使用特殊风格扩散器,根据用户提供的参考添加风格,使音频更符合用户需求。
- 基于音素的输入:从BPE标记器基础输入切换到基于音素的输入,有助于快速添加新语言。
- 定制化控制:通过自定义条件编码器,Lightning能够根据说话者、风格、口音等进行高度控制。
使用教程:
1. 登录到waves.smallest.ai平台。
2. 在左侧面板导航到API密钥部分并复制您的API密钥。
3. 阅读API文档,并从左侧菜单选择Waves API。
4. 在授权框中输入您的API密钥,选择lightning模型。
5. 输入voice_id和您想听的文本。
6. 选择采样率,例如16000。
7. 使用Python代码,将token替换为您的实际API密钥,并在代码编辑器中粘贴。
8. 在终端运行您的Python脚本,生成的音频文件可以在代码编辑器中播放。
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多语言文本到语音转换模型
Fish Speech V1.4是一个领先的文本到语音(TTS)模型,它在多种语言的700,000小时音频数据上进行了训练。该模型支持包括英语、中文、德语、日语、法语、西班牙语、韩语和阿拉伯语在内的8种语言,是进行多语言文本到语音转换的强大工具。
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。
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse是一个具有高级多语言能力的开放权重研究模型。它专注于将高性能的预训练模型与Cohere For AI一年的研究成果相结合,包括数据套利、多语言偏好训练、安全调整和模型合并。该模型是一个强大的多语言大型语言模型,服务于23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。
多语言高质量文本转语音库
MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言文本转语音库,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。它能够实现实时CPU推理,适用于多种场景,并且对开源社区开放,欢迎贡献。
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。
高分辨率、多语言支持的文本到图像生成模型
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。该模型以惊人的速度合成高分辨率、高质量的图像,并保持强大的文本-图像对齐能力,可部署在笔记本电脑GPU上。Sana模型基于线性扩散变换器,使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器,支持Emoji、中文和英文以及混合提示。
多语言文本转语音在线平台
Free Text to Speech Online Converter是一个多语言文本转语音的在线平台。它支持超过20种语言,拥有自然的发音,无需注册即可免费使用,转换速度快。
在线文本转语音工具,支持多语言和自然发音。
TTSynth.com是一个免费的在线文本转语音(TTS)生成器,它使用先进的AI技术将书面文本转换为自然发音的语音。该服务支持多种语言和口音,适用于全球用户。它提供了高质量的音频输出,并且用户可以轻松下载TTS MP3文件。TTS技术在教育、营销、无障碍解决方案等多个领域都有广泛的应用。
领先的文本到语音转换模型
Fish Speech V1.2是一款基于300,000小时的英语、中文和日语音频数据训练而成的文本到语音(TTS)模型。该模型代表了语音合成技术的最新进展,能够提供高质量的语音输出,适用于多种语言环境。
Zonos-v0.1 是一个领先的开放权重文本到语音模型,能够生成高质量的多语言语音。
Zonos 是一个先进的文本到语音模型,支持多种语言,能够根据文本提示和说话者嵌入或音频前缀生成自然语音。它还支持语音克隆,只需几秒钟的参考音频即可准确复制说话者的声音。该模型具有高质量的语音输出(44kHz),并允许对语速、音调变化、音频质量和情绪(如快乐、恐惧、悲伤和愤怒)进行精细控制。Zonos 提供了 Python 和 Gradio 接口,方便用户快速上手,并支持通过 Docker 部署。该模型在 RTX 4090 上的实时因子约为 2 倍,适合需要高质量语音合成的应用场景。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
免费多语言文本转语音工具
ttsMP3是一个免费的多语言文本转语音工具,支持28种以上的语言和口音。用户可以将文本转换为自然流利的语音,并可在线收听或下载为MP3文件。适用于电子学习、演示、YouTube视频以及提高网站的可访问性等场景。
高性能的文本到语音合成模型
OuteTTS-0.2-500M是基于Qwen-2.5-0.5B构建的文本到语音合成模型,它在更大的数据集上进行了训练,实现了在准确性、自然度、词汇量、声音克隆能力以及多语言支持方面的显著提升。该模型特别感谢Hugging Face提供的GPU资助,支持了模型的训练。
在线文本转语音工具,支持74种语言及318种声音。
文字转语音工具是一款在线服务产品,它能够将文本内容转换成自然流畅的语音输出,支持74种不同的语言和318种不同的声音风格。这项技术的应用场景广泛,包括视频配音、有声读物制作、公告通知、出海营销和外语学习等。产品的主要优点包括支持多语言、多声音选择、无需下载安装、不限使用次数和时长,且完全免费。它为内容创作者、营销人员、教育工作者和语言学习者提供了极大的便利。
多语言大型语言模型,优化对话和文本生成。
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B三种大小的模型,专门针对多语言对话使用案例进行了优化,并在行业基准测试中表现优异。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)进一步与人类偏好对齐,以确保其有用性和安全性。
高度逼真的多语言文本到音频生成模型
Bark是由Suno开发的基于Transformer的文本到音频模型,能够生成逼真的多语言语音以及其他类型的音频,如音乐、背景噪声和简单音效。它还支持生成非语言交流,例如笑声、叹息和哭泣声。Bark支持研究社区,提供预训练模型检查点,适用于推理并可用于商业用途。
多语言晚交互检索模型,支持嵌入和重排
Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型,基于ColBERT架构构建,支持89种语言,并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义,通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力,同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。
大型语言模型,支持多语言和代码数据
Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型(LLM),是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括:支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头(GQA)、2^17词汇量(约128k)、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多种基准测试中表现出色,如HellaSwag(0-shot)、Winogrande(0-shot)、OpenBookQA(0-shot)等。
多语言大型语言模型,支持多领域文本生成。
XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型,采用混合专家模型(MoE)架构,具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言,特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本,并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略,保证了模型的高质量和多样性。此外,模型还针对MoE架构进行了定制优化,提升了计算效率和整体吞吐量。
多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),支持8种语言,专为对话使用案例优化,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)来提高安全性和有用性。
多模态自回归模型,擅长文本生成图像
Lumina-mGPT是一个多模态自回归模型家族,能够执行各种视觉和语言任务,特别是在从文本描述生成灵活的逼真图像方面表现突出。该模型基于xllmx模块实现,支持以LLM为中心的多模态任务,适用于深度探索和快速熟悉模型能力。
专注长文本、多语言、垂直化
达观 “曹植” 大模型是专注于长文本、多语言、垂直化发展的国产大语言模型。具有自动化写作、翻译、专业性报告写作能力,支持多语言应用和垂直行业定制。可提供高质量文案撰写服务,广泛适用于各行业,是解决企业实际问题的智能工具。
多语言大型语言模型,优化对话场景。
Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型,包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化,并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整,以符合人类对有用性和安全性的偏好。
高效率自回归视频生成模型
Pyramid Flow miniFLUX是一个基于流匹配的自回归视频生成方法,专注于训练效率和开源数据集的使用。该模型能够生成高质量的10秒768p分辨率、24帧每秒的视频,并自然支持图像到视频的生成。它是视频内容创作和研究领域的一个重要工具,尤其在需要生成连贯动态图像的场合。
Kokoro TTS 是一款支持多语言和语音融合的高性能文本转语音工具,免费用于商业用途。
Kokoro TTS 是一款强大的文本转语音工具,支持多种语言和语音融合功能,能够将 EPUB、PDF 和 TXT 文件转换为高质量的语音输出。该工具为开发者和用户提供了灵活的语音定制选项,能够轻松创建专业级音频。其主要优点包括支持多语言、语音融合、灵活的输入格式以及免费的商业使用许可。该产品定位为创作者、开发者和企业提供了高效、低成本的语音合成解决方案,适用于有声书创作、视频旁白、播客制作、教育内容生成以及客户服务等多个场景。
现代国际化平台,快速实现产品多语言支持。
Quetzal是一个现代国际化平台,旨在帮助用户快速将产品翻译成多种语言,以获得全球新客户。该平台提供工具,支持20多种语言,与Next.js和React兼容,并且拥有快速设置流程,仅需约10分钟。Quetzal利用人工智能技术,结合应用程序的上下文,在几分钟内实现最佳翻译效果。它还提供了一个仪表板,让用户可以在一个地方查看和管理所有的字符串。产品背景信息显示,Quetzal由Quetzal Labs, Inc.在奥克兰精心打造,并且提供了一个慷慨的免费计划,直到用户添加第二种语言。
最先进的12B模型,支持多语言应用
Mistral NeMo 是由 Mistral AI 与 NVIDIA 合作构建的 12B 模型,具有 128k 个令牌的大型上下文窗口。它在推理、世界知识和编码准确性方面处于领先地位。该模型专为全球多语言应用程序设计,支持英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语等多种语言。Mistral NeMo 还使用了新的分词器 Tekken,提高了文本和源代码的压缩效率。此外,该模型经过指令微调,提升了遵循精确指令、推理、处理多轮对话和生成代码的能力。
Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型,多语言支持,高效Transformer解码器架构。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
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