StyleTTS 2

StyleTTS 2 نووسراو بۆ بیستراو

Reaches human-level single-speaker synthesis through style diffusion and adversarial training.

تۆماربکە بۆ ٥٠٠٠ هێما

نوسراوەکەت بگۆڕە بۆ تگەکانی SSML بۆ کۆنتڕۆڵی ڕاستەقینە:

<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>

تگەکان کە مۆدێلی هەڵبژێردراو تێیدەگات - بکەرەوە بۆ ئەوەی یەکێکیان بخەیتە ناو دەقەکەتەوە کە تیایدا ڕوودەدات:

ئەم مۆدێلە نوسراوێکی ئاسایی دەخوێنێتەوە، بۆیە تاگەکانی ناو ڕستە پشتگوێ دەخرێت. بۆ هەستێکی لەسەر بنەمای تاگ، بگەڕێ بۆ مۆدێلێکی دەربڕین وەک ئۆرفیۆس یان بارک.

پێناسەکردنی دەنگی خۆت (وشە = دەنگی):

-12 +12
0.5x 2.0x
بەبێ پارە لەگەڵ Piper, VITS, MeloTTS
دەنگی دروستکراوت لێرەدا دەردەکەوێت. مۆدێلێک هەڵبژێرە، نوسراوێک دابنێ، پاشان کلیک بکە لەسەر دروستکردن.
دەنگ بە سەرکەوتن دروست کرا
0:00
دابەزاندنی دەنگ دابەزاندن پەیوەستەکە دوای ٢٤ کاتژمێر کۆتایی دێت
پلەی ئازاد: بەکارهێنانی تایبەتی. مۆڵەتی بازرگانی لە ٥$/ مانگ
خۆشت دەوێت TTS.ai؟ بە هاوڕێکانت بڵێ!

دەربارەی StyleTTS 2

StyleTTS 2, developed at Columbia University, achieves human-level text-to-speech for single-speaker synthesis by combining style diffusion with adversarial training guided by large speech language models. Its diffusion-based style modeling captures the full natural variation of human speech — subtle shifts in rhythm, emphasis, and tone — so output can rival real recordings. It is widely regarded as one of the most natural-sounding open single-speaker models, which makes it a strong choice for studio-quality narration and professional voiceover where polish matters more than cloning or multilingual range. StyleTTS 2 is English-focused and released under the permissive MIT license.

باشترین بۆ: Studio-quality single-speaker synthesis, professional narration

سەردانی هەموویان بکە StyleTTS 2 دەنگی

چاوپێکەوتن

پەرەپێدەر
Columbia University
مۆڵەتی بەکارھێنەر
MIT
یه‌مه‌ن
premium
خێرایی
medium
دووبارە دروستکردنی دەنگی
نەخێر
زمان
English
زۆرترین پیت
500

StyleTTS 2 دەنگی

Default

English
پڕۆمیۆم Neutral

StyleTTS 2 پرسیاری زۆر کراوە

It combines style diffusion with adversarial training using large speech language models. The diffusion-based style modeling captures the full range of human speech variation, producing output that can rival real recordings.

No. It is focused on producing the most natural single-speaker synthesis rather than cloning a specific voice. For cloning, use a model like Chatterbox or GPT-SoVITS.

Studio-quality single-speaker work — professional narration and voiceover — where naturalness and polish are the priority. It is English-focused and MIT-licensed.
← هەموو دەنگەکان