需求人群:
"该项目适合需要高性能语音合成解决方案的研究人员和开发者,尤其是那些专注于语音合成技术研究、智能语音助手开发以及语音播报系统开发的团队。它能够帮助用户快速构建和优化语音合成模型,提升开发效率和模型性能。"
使用场景示例:
研究人员利用 LLaSA_training 模型开发智能语音助手,提升语音交互体验
开发者使用该项目训练的模型为在线教育平台开发语音播报功能,提高教学效率
企业利用 LLaSA_training 模型优化客服系统的语音合成模块,提升客户满意度
产品特色:
支持基于 LLaMA 的语音合成模型训练,提供高效的计算优化方案
兼容多种开源数据集,如 LibriHeavy、Emilia 等,数据总量达 160,000 小时
提供多种训练配置文件(如 ds_config_zero2.json 和 ds_config_zero3.json),满足不同训练需求
支持通过 Slurm 调度系统进行分布式训练,提升训练效率
可在 Hugging Face 上直接使用相关模型,如 Llasa-3B、Llasa-1B 和 Llasa-8B
使用教程:
1. 克隆该项目仓库到本地:`git clone https://github.com/zhenye234/LLaSA_training.git`
2. 下载所需的开源数据集,如 LibriHeavy 和 Emilia 等,或准备自己的数据集
3. 根据需求选择合适的配置文件(如 ds_config_zero2.json 或 ds_config_zero3.json)
4. 使用命令 `torchrun --nproc_per_node=8 train_tts.py config.json` 或通过 Slurm 调度系统运行训练脚本
5. 训练完成后,可在 Hugging Face 上直接使用训练好的模型进行语音合成
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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。
LLaSA: 扩展基于 LLaMA 的语音合成的训练时间和测试时间计算量
LLaSA_training 是一个基于 LLaMA 的语音合成训练项目,旨在通过优化训练时间和推理时间的计算资源,提升语音合成模型的效率和性能。该项目利用开源数据集和内部数据集进行训练,支持多种配置和训练方式,具有较高的灵活性和可扩展性。其主要优点包括高效的数据处理能力、强大的语音合成效果以及对多种语言的支持。该项目适用于需要高性能语音合成解决方案的研究人员和开发者,可用于开发智能语音助手、语音播报系统等应用场景。
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。
提供语音识别、语音合成等语音AI能力
依图语音开放平台为开发者提供语音识别、语音合成等语音AI能力,包括精准语音转文本、文本转语音合成、声纹识别、语音增强降噪等服务,支持不同场景下的语音交互应用开发。平台提供高效、灵活的语音AI能力接入方式,可轻松将语音技术应用于各类产品与业务场景。
亚马逊的大规模语音合成模型
BASE TTS是亚马逊开发的大规模文本到语音合成模型,运用了10亿参数的自动回归转换器,可将文本转换成语音代码,再通过卷积解码器生成语音波形。该模型使用了超过10万小时的公共语音数据进行训练,实现了语音自然度的新状态。还具有音素解离和压缩等新颖的语音编码技术。随着模型规模的增大,BASE TTS展现出了处理复杂句子的自然语调能力。
一个高效的语音合成模型,支持中英文及语音克隆。
MegaTTS 3 是由字节跳动开发的一款基于 PyTorch 的高效语音合成模型,具有超高质量的语音克隆能力。其轻量级架构只包含 0.45B 参数,支持中英文及代码切换,能够根据输入文本生成自然流畅的语音,广泛应用于学术研究和技术开发。
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。
高效、多语种的语音合成模型
CosyVoice语音生成大模型2.0-0.5B是一个高性能的语音合成模型,支持零样本、跨语言的语音合成,能够根据文本内容直接生成相应的语音输出。该模型由通义实验室提供,具有强大的语音合成能力和广泛的应用场景,包括但不限于智能助手、有声读物、虚拟主播等。模型的重要性在于其能够提供自然、流畅的语音输出,极大地丰富了人机交互的体验。
支持多种语音识别和语音合成功能的开源项目
sherpa-onnx 是一个基于下一代 Kaldi 的语音识别和语音合成项目,使用onnxruntime进行推理,支持多种语音相关功能,包括语音转文字(ASR)、文字转语音(TTS)、说话人识别、说话人验证、语言识别、关键词检测等。它支持多种平台和操作系统,包括嵌入式系统、Android、iOS、Raspberry Pi、RISC-V、服务器等。
使用自得语音技术,创造属于你的角色
自得语音技术可通过简单的步骤创造出属于你的角色。类似GPT,可生成与真人无异的语音片段,在情感、音色和语速等方面与真人一致。自得语音支持快速定制角色,只需要上传一段语音即可立即生成属于你的语音角色。无需下载软件,可在浏览器上完成语音生成。同时提供API接口,方便开发者集成到自己的产品中。商用用户可享受7x24小时的技术支持。
在线语音合成与语音识别服务
TTSLabs是一款在线语音合成与语音识别服务,提供高质量、自然流畅的语音合成和准确可靠的语音识别功能。通过简单的API调用,用户可以将文字转化为真实的语音,并且可以将语音转化为文本。TTSLabs提供多种语音风格和多国语言的支持,具有快速响应、高效稳定的特点。价格灵活透明,适用于个人开发者和企业用户。
用于微调Meta Llama模型的库和示例脚本集合
llama-recipes是Meta Llama模型的配套仓库,旨在提供一个可扩展的库,用于微调Meta Llama模型,并提供一些示例脚本和笔记本,以便快速开始使用模型在各种用例中,包括领域适应的微调和构建基于LLM的应用程序。
Llama模型、技术和爱好者的家园
Llama Family是一个开源平台,致力于构建开放的Llama模型生态,包含多种大模型和代码模型。具有丰富的功能和优势,提供各种算力获取和模型训练合作方式。价格根据合作方式而定,包括免费和付费选项。主要功能包括模型训练、算力获取、开源生态共建等。适用于各种技术爱好者和开发者。
AI语音合成,游戏开发
EASY.DX是一个AI语音合成工具,专为游戏开发而设计。它能够快速生成逼真的角色配音,帮助游戏开发者节省时间和成本。使用EASY.DX,你可以轻松创建自定义角色的声音,并将音频导出到游戏开发软件中。不需要额外的音频编辑,EASY.DX会为你生成清晰的对话音频。
桌面客户端,语音翻译和语音合成
SpeechLab是一款桌面客户端,提供语音翻译和语音合成功能。它能够帮助用户进行语音翻译,将语言转换成其他语言,同时还能够合成语音,将文字转换成自然流畅的语音。SpeechLab的优势在于其高质量的语音合成技术,可以生成与人类声音相似的合成语音。SpeechLab的定价为免费试用和付费订阅两种方式,具体定价可在官方网站上查看。SpeechLab定位于帮助用户跨越语言障碍,使内容在全球范围内更容易获得。
情感驱动的多语音合成引擎
EmotiVoice是一个功能强大、现代化的开源文本到语音引擎。它支持英语和中文,并拥有超过2000种不同的语音。最显著的特点是情感合成,可以让你创造具有各种情感的语音,包括快乐、兴奋、悲伤、愤怒等。 EmotiVoice提供了一个易于使用的网页界面,还提供了用于批量生成结果的脚本界面。 主要功能点包括: 1. 支持英语和中文 2. 拥有超过2000种不同的语音 3. 提供情感合成功能 价格:免费 定位:面向开发者和研究人员。
免费 npm 库,用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR,输出 markdown 文本
开源 npm 库,免费使用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR,支持本地和远程图像,计划支持 PDF,受 Zerox 启发,有免费和付费接口
从合成数据中学习视觉表示模型
该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。
Llasa-3B 是一个基于 LLaMA 的文本到语音合成模型,支持中英文语音生成。
Llasa-3B 是一个强大的文本到语音(TTS)模型,基于 LLaMA 架构开发,专注于中英文语音合成。该模型通过结合 XCodec2 的语音编码技术,能够将文本高效地转换为自然流畅的语音。其主要优点包括高质量的语音输出、支持多语言合成以及灵活的语音提示功能。该模型适用于需要语音合成的多种场景,如有声读物制作、语音助手开发等。其开源性质也使得开发者可以自由探索和扩展其功能。
Llasa-1B 是一个基于 LLaMA 的文本转语音 (TTS) 模型,支持中英文语音合成。
Llasa-1B 是一个由香港科技大学音频实验室开发的文本转语音模型。它基于 LLaMA 架构,通过结合 XCodec2 代码本中的语音标记,能够将文本转换为自然流畅的语音。该模型在 25 万小时的中英文语音数据上进行了训练,支持从纯文本生成语音,也可以利用给定的语音提示进行合成。其主要优点是能够生成高质量的多语言语音,适用于多种语音合成场景,如有声读物、语音助手等。该模型采用 CC BY-NC-ND 4.0 许可证,禁止商业用途。
AI语音合成工具,真实度超乎想象
Voice Jacket是一款先进的文本到语音工具,使用先进的算法生成多语言的自然语音。适用于视频、音频和多媒体内容,让您轻松创建专业级别的语音合成,吸引和吸引您的受众。立即尝试Voice Jacket,体验我们先进的文本到语音技术的力量。
将文本转换为自然流畅的语音输出
文本转语音技术是一种将文本信息转换为语音的技术,广泛应用于辅助阅读、语音助手、有声读物制作等领域。它通过模拟人类语音,提高了信息获取的便捷性,尤其对视力障碍者或在无法使用眼睛阅读的情况下非常有帮助。
从零开始实现Llama3模型
这是一个开源项目,作者naklecha从零开始实现了Llama3模型,这是一个大型语言模型。项目提供了详细的代码实现,包括模型的各个组成部分,如注意力机制、前馈网络等。通过这个项目,开发者可以深入理解大型语言模型的工作原理,同时也可以在此基础上进行自己的实验和改进。
高级API,简化TensorFlow深度学习
TFLearn是一个基于TensorFlow的深度学习库,提供了一个高级API,用于实现深度神经网络。它具有易于使用和理解的高级API,快速的原型设计功能,全面的TensorFlow透明性,并支持最新的深度学习技术。TFLearn支持卷积网络、LSTM、双向RNN、批量归一化、PReLU、残差网络、生成网络等模型。可以用于图像分类、序列生成等任务。
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。
人级别文本转语音合成模型
StyleTTS 2 是一款文本转语音(TTS)模型,使用大型语音语言模型(SLMs)进行风格扩散和对抗训练,实现了人级别的 TTS 合成。它通过扩散模型将风格建模为潜在随机变量,以生成最适合文本的风格,而无需参考语音。此外,我们使用大型预训练的 SLMs(如 WavLM)作为判别器,并结合我们的创新可微持续时间建模进行端到端训练,从而提高了语音的自然度。StyleTTS 2 在单说话人 LJSpeech 数据集上超越了人类录音,并在多说话人 VCTK 数据集上与之匹配,得到了母语为英语的评审人员的认可。此外,当在 LibriTTS 数据集上进行训练时,我们的模型优于先前公开可用的零样本扩展模型。通过展示风格扩散和对抗训练与大型 SLMs 的潜力,这项工作在单个和多说话人数据集上实现了一个人级别的 TTS 合成。
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