TTS - Software 2.0

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Zonos TTS 简明教程

Zonos是一个令人印象深刻的开源 TTS 系统，提供高质量的语音合成和多语言支持。

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程序员AI淘金综合指南

我在 90 年代经历过互联网淘金热，在 21 世纪初经历过移动淘金热，现在，我们终于迎来了 AI 淘金热。听起来有些夸张，但事实并非如此。

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Kokoro-82M：最好的TTS小模型

最近，一种名为 Kokoro-82M 的革命性模型已经发布，它只有 8200 万个参数，并在 TTS 领域获得了 SOTA 结果。

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实时语音助手DIY

借助现代库和 API，创建响应式实时 AI 语音助手变得越来越容易。

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用本地TTS制作有声读物

在本指南中，我将带你了解使用 Nvidia 的 FastPitch 创建个性化有声读物解决方案的过程，从了解 TTS 基础知识到集成高级模型。

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打造自己的实时语音助理

将指导你构建一个复杂的语音聊天应用程序，该应用程序结合了实时音频处理、语音识别、自然语言处理和文本转语音合成。

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打造人工智能忏悔室

本文分享我们如何构建我们的 LLM 语音应用程序并将其集成到忏悔室的交互式展台中。

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OuteTTS 简明教程

OuteAI推出的OuteTTS是一种新颖的文本转语音 ( TTS ) 合成方法，它利用纯语言建模，无需外部适配器或复杂架构。

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TTS：MaskGCT & OuteTTS

在过去的一年中，seamless_communication、StyleTTS、VITS、DeepSpeech和Whisper 等项目都在 TTS（文本转语音）技术的进步中发挥了重要作用。但现在，回顾 GitHub，这些项目中的很多都已经沉寂了。最初，我只对它们的功能有基本的了解，而没有深入研究它们背后的技术概念和机制。这次，受到最近发布的 MaskGCT 和 OutTTS 等开源项目的启发，我决定总结一下 TTS 的基础技术。总体而言，音频生成的质量自去年以来有了显着提高。以前，合成的声音听起来很机械；现在，多亏了 Hertz-dev 等模型，我们可以生成听起来更自然、更像人类的音频。 1、TTS 基础知识TTS 系统的主要目标是将输入的文本转换为听起来自然的语音。 1.1 传统TTS模型传统的 TTS 模型（例如 Tacotron 和 WaveNet）通常涉及三个主要步骤：

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Parler-TTS 微调和推理技巧

本文介绍如何使用Gemini制作自己的数据集，如何微调Parler-TTS，以及如何使用Parler-TTS模型进行推理。

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制作高质量的语音克隆数据集

本指南介绍了构建高质量的语音克隆数据集的全面过程，重点是提取有效语音克隆所必需的清晰准确的声音样本。

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仿NotebookLM播客生成器

受Google NotebookLM 和 Illuminate启发，我实现了自己的AI博客生成器。

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5个最流行的开源TTS模型

文本转语音 (TTS) 技术在无障碍、教育和虚拟助手等行业中应用广泛，因此过去一年对它的需求猛增。就像 LLM 和图像生成模型的进步一样，TTS 模型也不断发展，能够从文本输入生成更逼真、更像人类的语音。如果你希望将 TTS 集成到你的系统中，开源模型是一个绝佳的选择。与专有替代方案相比，它们提供了更大的灵活性、控制力和定制性。在这篇文章中，我们将探讨当今一些最流行的开源 TTS 模型。我们将深入研究它们的优点和缺点，帮助您选择最适合您需求的模型。最后，我们将提供一些常见问题的答案。 1、XTTS-v2XTTS 是最流行的语音生成模型之一。其最新版本 XTTS-v2 能够仅通过 6 秒的快速音频样本将声音克隆成不同的语言。这种效率消除了对大量训练数据的需求，使其成为语音克隆和多语言语音生成的有吸引力的解决方案。坏消息是，XTTS 背后的公司于 2024 年初关闭，将该项目留给了开源社区。但是，源代码仍然在 GitHub 上可用，XTTS-v2 仍然是 Hugging