VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
برای کنترل دقیق ، متن خود را در برچسبهای SSML بپیچید:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
برچسبهایی که مدل برگزیده میفهمد — برای انداختن یکی در متن خود ، جایی که اتفاق میافتد ، کلیک کنید:
این مدل متن ساده را میخواند ، بنابراین برچسبهای خطی نادیده گرفته میشوند. برای احساسات مبتنی بر برچسب ، به یک مدل بیانی مانند Orpheus یا Bark تغییر دهید.
تعریف تلفظ سفارشی) کلمه = تلفظ (:
در مورد 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.
بهترین برای: General-purpose text-to-speech with natural prosody
مرور همۀ VITS صداهايه نگاهي بنداز
- توسعهدهنده
- Jaehyeon Kim et al.
- مجوز
- MIT
- حیوان
- free
- سرعت
- fast
- شبیهسازی صدا
- نه
- زبانها
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- بیشینه نویسهها
- 2000