VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
Írja be a szöveget az SSML címkékbe a pontos vezérlés érdekében:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
A kijelölt modell tagjeiben a ~ kattintson az alábbi szövegbe:
Ez a modell egyszerű szöveget olvas, így a sorcímke figyelmen kívül marad. A tag alapú érzelem, váltson át egy expresszív modell, mint Orpheus vagy Bark.
Definiáld az egyéni kiejtéseket (szó = kiejtés):
About 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.
Legjobb: General-purpose text-to-speech with natural prosody
Összes böngészés VITS hangokEgy pillantásra
- Fejlesztő
- Jaehyeon Kim et al.
- Jogosítvány
- MIT
- Tier
- free
- Sebesség
- fast
- Hang klónozása
- Nem.
- Nyelvek
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- Max. karakterek
- 2000