VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
Enveloppez votre texte dans des balises SSML pour un contrôle précis :
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
Mots clés le modèle sélectionné comprend — cliquez pour en déposer un dans votre texte où il se produit:
Ce modèle lit du texte clair, donc les balises en ligne sont ignorées. Pour l'émotion basée sur les tags, passer à un modèle expressif comme Orphée ou Bark.
Définir les prononciations personnalisées (mot = prononciation) :
À propos 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.
Meilleur pour: General-purpose text-to-speech with natural prosody
Tout voir VITS voixEn un coup d'oeil
- Développeur
- Jaehyeon Kim et al.
- Licence
- MIT
- Niveau
- free
- Régime
- fast
- Closonnage de la voix
- Numéro
- Langues
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- Personnages maxi
- 2000