VITS អត្ថបទទៅសំឡេង
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
រុំអត្ថបទរបស់អ្នកក្នុងស្លាក SSML សម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យជាក់លាក់ ៖
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
ស្លាកដែលម៉ូដែលដែលបានជ្រើសយល់ — ចុចដើម្បីទម្លាក់មួយទៅក្នុងអត្ថបទរបស់អ្នកនៅកន្លែងដែលវាកើតឡើង ៖
ម៉ូដែលនេះអានអត្ថបទធម្មតា ដូច្នេះស្លាកក្នុងបន្ទាត់ត្រូវបានមិនអើពើ ។ សម្រាប់អារម្មណ៍ដែលមានមូលដ្ឋានលើស្លាក ប្ដូរទៅម៉ូដែលបង្ហាញដូចជា Orpheus ឬ Bark ។
កំណត់ការបញ្ចេញសំឡេងផ្ទាល់ខ្លួន (ពាក្យ = ការបញ្ចេញសំឡេង) ៖
អំពី 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.
ល្អបំផុតសម្រាប់: General-purpose text-to-speech with natural prosody
រកមើលទាំងអស់ VITS សំឡេងទិដ្ឋភាពទូទៅ
- អ្នកអភិវឌ្ឍន៍
- Jaehyeon Kim et al.
- អាជ្ញាបណ្ណ
- MIT
- ផ្កាយ
- free
- ល្បឿន
- fast
- ការក្លូនសំឡេង
- គ្មាន
- ភាសា
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- តួអក្សរអតិបរមា
- 2000