VITS टीएसटी
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
अस्थायी नियंत्रण के लिए एसएसएमएल टैग में अपने पाठ को लपेटें:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
चुने गए मॉडल को समझने के लिए टैग - पर क्लिक करें जहाँ हो वहाँ किसी को छोड़ा जाए:
यह मॉडल सादा पाठ पढ़ता है, तो इनलाइन टैग नज़रअंदाज़ किया जाता है. टैग आधारित भावना के लिए, ओरे-हिक मॉडल या बारक में स्विच करता है.
मनपसंद उच्चारण पारिभाषित करें (नाम = उच्चारण):
के बारे में 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.
के लिए उत्तम: General-purpose text-to-speech with natural prosody
सभी ब्राउज़ करें VITS आवाज़एक नज़र
- डेवलपर
- Jaehyeon Kim et al.
- लाइसेंस
- MIT
- टीयर
- free
- गति
- fast
- आवाज कहीं नहीं
- नहीं
- भाषाएँ
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- अधिकतम अक्षर
- 2000