CSM 1B 是一个由 Sesame 开发的文本到语音生成模型,可生成高质量的音频。
CSM 1B 是一个基于 Llama 架构的语音生成模型,能够从文本和音频输入中生成 RVQ 音频代码。该模型主要应用于语音合成领域,具有高质量的语音生成能力。其优势在于能够处理多说话人的对话场景,并通过上下文信息生成自然流畅的语音。该模型开源,旨在为研究和教育目的提供支持,但明确禁止用于冒充、欺诈或非法活动。
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。
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。
一个拥有8200万参数的前沿文本到语音(TTS)模型。
Kokoro-82M是一个由hexgrad创建并托管在Hugging Face上的文本到语音(TTS)模型。它具有8200万参数,使用Apache 2.0许可证开源。该模型在2024年12月25日发布了v0.19版本,并提供了10种独特的语音包。Kokoro-82M在TTS Spaces Arena中排名第一,显示出其在参数规模和数据使用上的高效性。它支持美国英语和英国英语,可用于生成高质量的语音输出。
个性化圣诞祝福视频制作平台
Text to Santa Videos by Gan.AI是一个在线平台,允许用户创建个性化的圣诞老人视频,为亲人和朋友带去节日的问候。该平台通过节日主题的虚拟形象、个性化剧本和直接发送到邮箱的视频,提供了一种新颖的个性化视频制作和分享方式。它结合了最新的人工智能技术,如文本到语音和头像APIs,以及视频录制和个性化功能,使得用户可以大规模地录制和个性化视频。产品背景信息显示,该平台已经为成千上万的客户生成了数百万视频,并且具有强大的功能,如AI唇形同步和声音克隆、免费视频录制器、AI着陆页等。价格方面,用户可以免费开始使用,具体定价信息需要访问官方网站查询。
AI内容生成平台,提供视频、语音和图像生成服务
Synthesys是一个AI内容生成平台,提供AI视频、AI语音和AI图像生成服务。它通过使用先进的人工智能技术,帮助用户以更低的成本和更简单的操作生成专业级别的内容。Synthesys的产品背景基于当前市场对于高质量、低成本内容生成的需求,其主要优点包括支持多种语言的超真实语音合成、无需专业设备即可生成高清视频、以及用户友好的界面设计。平台的定价策略包括免费试用和不同级别的付费服务,定位于满足不同规模企业的内容生成需求。
一个展示Gemini 2.0原生音频能力的实验性文本编辑器
Voice Cursor是一个基于Gemini 2.0原生音频能力的实验性文本编辑器,它展示了如何将Gemini的新文本到语音API集成到文本编辑器中,以实现流畅、上下文的声音生成。这个项目不仅展示了Gemini 2.0的强大新功能,还提供了一个实际应用的示例,允许开发者和用户探索和利用这一新技术。产品背景信息包括Google Creative Lab的创新项目,旨在推动技术边界并提供新的交互方式。产品目前是免费的,主要面向开发者和技术爱好者,适合那些寻求创新解决方案以提高生产力和无障碍访问的个人或团队。
将学术论文转换成生动的播客形式
Paper-to-Podcast是一个将学术论文转换成播客形式的工具,通过模拟三个人的讨论来让听众以更自然和人性化的方式理解论文内容。它不仅使复杂的信息更易于吸收,还提供了宝贵的洞见和批判性思考。该工具使用了OpenAI API进行文本到语音的转换,生成具有不同角色特点的逼真声音,使得听众可以在通勤或旅行时通过听而不是读来吸收研究论文的内容。
快速文本转语音引擎
Auralis是一个文本到语音(TTS)引擎,能够将文本快速转换为自然语音,支持语音克隆,并且处理速度极快,可以在几分钟内处理完整本小说。该产品以其高速、高效、易集成和高质量的音频输出为主要优点,适用于需要快速文本到语音转换的场景。Auralis基于Python API,支持长文本流式处理、内置音频增强、自动语言检测等功能。产品背景信息显示,Auralis由AstraMind AI开发,旨在提供一种实用于现实世界应用的文本到语音解决方案。产品价格未在页面上明确标注,但代码库在Apache 2.0许可下发布,可以免费用于项目中。
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。
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。
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。
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。
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