VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
সঠিক নিয়ন্ত্ৰণৰ বাবে SSML টেগসমূহত আপোনাৰ টেক্সট আৱৰণ কৰক:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
নিৰ্বাচিত মডেলে বুজি পোৱা টেগসমূহ - আপোনাৰ টেক্সটত এটা ড্ৰপ কৰিবলৈ ক্লিক কৰক য'ত ই ঘটে:
এই আৰ্হি প্লেইন টেক্সট পঢ়ে, গতিকে ইনলাইন টেগসমূহ উপেক্ষা কৰা হয়। টেগ-ভিত্তিক আবেগসমূহৰ বাবে, Orpheus বা Bark ৰ দৰে এটা অভিব্যক্তিমূলক আৰ্হিলৈ পৰিবৰ্তন কৰক।
স্বনিৰ্বাচিত উচ্চাৰণ নিৰ্ধাৰণ কৰক (শব্দ = উচ্চাৰণ):
বিষয়ে VITS
VITS — Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech — was introduced by Jaehyeon Kim and collaborators in 2021 and became a foundational architecture for modern neural speech. Rather than the older two-stage pipeline, it synthesizes audio in a single parallel end-to-end pass, pairing a variational autoencoder with normalizing flows and a GAN-style adversarial training process to lift naturalness. At about 25M parameters and trained on ~585 hours, it produces natural prosody at fast inference speeds and supports multiple speakers. It serves as a solid general-purpose, free baseline and underpins many later models such as Piper and MeloTTS.
ইয়াৰ বাবে সৰ্বোত্তম: General-purpose text-to-speech with natural prosody
সকলো ব্ৰাউছ কৰক VITS শব্দএটা চমু দৃষ্টি
- বিকাশক
- Jaehyeon Kim et al.
- অনুমতি
- MIT
- টাইৰ
- free
- গতি
- fast
- শব্দ ক্লোনিং
- নহয়
- ভাষাসমূহ
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- সৰ্বাধিক আখৰ
- 2000