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Comprehensive-Transformer-TTS: 打造最先进的文本转语音系统

Comprehensive-Transformer-TTS是一个基于PyTorch实现的非自回归Transformer文本转语音(TTS)系统。该项目旨在支持多种先进的Transformer模型,并结合有监督和无监督的持续时间建模技术,以实现高质量的语音合成。作为一个不断发展的开源项目,Comprehensive-Transformer-TTS致力于与研究社区共同进步,最终达成打造最佳非自回归TTS系统的目标。

主要特点

  1. 非自回归架构: 采用非自回归设计,具有稳定性高、推理速度快、可控性强等优势。

  2. 多种Transformer模型: 支持包括Fastformer、Long-Short Transformer、Conformer、Reformer等在内的多种先进Transformer模型。

  3. 灵活的持续时间建模: 同时支持有监督和无监督的持续时间建模方法。

  4. 丰富的韵律建模: 集成了多种韵律建模技术,如DelightfulTTS和基于手机级混合密度网络的方法。

  5. 高度可定制: 通过配置文件可以灵活切换不同的模型结构、韵律建模和持续时间建模方法。

  6. 多说话人支持: 支持单说话人和多说话人TTS,可用于各种应用场景。

核心技术

Comprehensive-Transformer-TTS融

Comprehensive-Transformer-TTS: 打造最先进的文本转语音系统

Comprehensive-Transformer-TTS是一个基于PyTorch实现的非自回归Transformer文本转语音(TTS)系统。该项目旨在支持多种先进的Transformer模型,并结合有监督和无监督的持续时间建模技术,以实现高质量的语音合成。作为一个不断发展的开源项目,Comprehensive-Transformer-TTS致力于与研究社区共同进步,最终达成打造最佳非自回归TTS系统的目标。

主要特点

  1. 非自回归架构: 采用非自回归设计,具有稳定性高、推理速度快、可控性强等优势。

  2. 多种Transformer模型: 支持包括Fastformer、Long-Short Transformer、Conformer、Reformer等在内的多种先进Transformer模型。

  3. 灵活的持续时间建模: 同时支持有监督和无监督的持续时间建模方法。

  4. 丰富的韵律建模: 集成了多种韵律建模技术,如DelightfulTTS和基于手机级混合密度网络的方法。

  5. 高度可定制: 通过配置文件可以灵活切换不同的模型结构、韵律建模和持续时间建模方法。

  6. 多说话人支持: 支持单说话人和多说话人TTS,可用于各种应用场景。

核心技术

Comprehensive-Transformer-TTS融

本文标签： 语音文本强大系统Comprehensive

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