产品库

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。

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。

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。

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。

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。

开源的实时语音克隆技术

OpenVoice是一个开源的语音克隆技术,可以准确地克隆参考音色,生成多种语言和口音的语音。它可以灵活地控制语音风格,如情感、口音等参数,以及节奏、停顿和语调等。它实现了零样本跨语言语音克隆,即生成语音和参考语音的语言都不需要出现在训练数据中。

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。

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。

根据人类指令修复和编辑照片的框架

PromptFix是一个综合框架，能够使扩散模型遵循人类指令执行各种图像处理任务。该框架通过构建大规模的指令遵循数据集，提出了高频引导采样方法来控制去噪过程，并设计了辅助提示适配器，利用视觉语言模型增强文本提示，提高模型的任务泛化能力。PromptFix在多种图像处理任务中表现优于先前的方法，并在盲恢复和组合任务中展现出优越的零样本能力。

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。

掌握开放世界交互的视觉-时间上下文提示模型

ROCKET-1是一个视觉-语言模型(VLMs)，专门针对开放世界环境中的具身决策制定而设计。该模型通过视觉-时间上下文提示协议，将VLMs与策略模型之间的通信连接起来，利用来自过去和当前观察的对象分割来指导策略-环境交互。ROCKET-1通过这种方式，能够解锁VLMs的视觉-语言推理能力，使其能够解决复杂的创造性任务，尤其是在空间理解方面。ROCKET-1在Minecraft中的实验表明，该方法使代理能够完成以前无法实现的任务，突出了视觉-时间上下文提示在具身决策制定中的有效性。

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。

高效自动语音识别模型

Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练，能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本，解码层从32减少到4，以提高速度，但可能会略微降低质量。

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。

零样本风格化情侣肖像创作

Omni-Zero-Couples是一个使用diffusers管道的零样本风格化情侣肖像创作模型。它利用深度学习技术，无需预先定义的风格样本，即可生成具有特定艺术风格的情侣肖像。这种技术在艺术创作、个性化礼物制作和数字娱乐领域具有广泛的应用前景。

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。

将PDF文件转换为音频播客、讲座、摘要等

PDF2Audio是一个利用OpenAI的GPT模型将PDF文档转换成音频内容的工具。它能够将文本生成和文本到语音转换技术结合起来，为用户提供一个可以编辑草稿、提供反馈和改进建议的平台。该技术对于提高信息获取效率、辅助学习和教育等领域具有重要意义。

实时对话式人工智能，一键式API接入。

Deepgram Voice Agent API 是一个统一的语音到语音API，它允许人类和机器之间进行自然听起来的对话。该API由行业领先的语音识别和语音合成模型提供支持，能够自然且实时地听、思考和说话。Deepgram致力于通过其语音代理API推动语音优先AI的未来，通过集成先进的生成AI技术，打造能够进行流畅、类似人类语音代理的业务世界。

音乐生成系统，支持多语言声乐生成和音乐编辑。

Seed-Music 是一个音乐生成系统，它通过统一的框架支持生成具有表现力的多语言声乐音乐，允许精确到音符级别的调整，并提供将用户自己的声音融入音乐创作的能力。该系统采用先进的语言模型和扩散模型，为音乐家提供多样化的创作工具，满足不同音乐制作需求。