VITS ТТС
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
Захоўваць тэкст у тэгах SSML для дакладнага кантролю:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
Тэгі, якія разумее выбраная мадэль - націсніце, каб перанесці іх у тэкст:
Гэтая мадэль чытае звычайны тэкст, таму ўбудаваныя тэгі ігнаруюцца. Для эмоцый, заснаваных на тэгах, пераключыцеся на мадэлі выразнасці, такія як Orpheus або Bark.
Вызначыць уласнае вымаўленне (слова = вымаўленне):
Пра 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.
Лепшы для: General-purpose text-to-speech with natural prosody
Прагляд усіх VITS галасыКароткае апісанне
- Распрацоўшчык
- Jaehyeon Kim et al.
- Ліцэнзія
- MIT
- Стварыць
- free
- Хуткасць
- fast
- Клонаванне голасу
- Не
- Мовы
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- Найбольшая колькасць знакаў
- 2000