VITS ಟಿಟಿಟ್ಸ್Name
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
ನಿಖರವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಪಠ್ಯವನ್ನು SSML ಟ್ಯಾಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಭದ್ರಗೊಳಿಸು:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಗೆ ಗೊಂಬೆ ಹಾಕಿದರೆ ಅದು ನಡೆಯುವ ನಿಮ್ಮ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಹಾಕಲು ಒತ್ತಿ:
ಈ ನಮೂನೆಯನ್ನು ಸರಳ ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಓದುವುದರಿಂದ, ಆನ್ಲೈನ್ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟ್ಯಾಗ್- ಸಂಬಂಧಿತ ಭಾವನಾತಕ್ಕಾಗಿ, ಆರೆಫಸ್ ಅಥವ ಬಾರ್ಕ್ ನಂತಹ ಒಂದು ಚಿತ್ರಾಂಶದ ನಮೂನೆಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಗ್ರಾಹಕೀಯ ಉದ್ಧರಣೆಗಳನ್ನು (ಮಾತು = ಉಚ್ಚಾರಣೆಯನ್ನು) ಅರ್ಥನಿರೂಪಿಸು:
ಕುರಿತು 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.
ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: General-purpose text-to-speech with natural prosody
ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ವೀಕ್ಷಿಸು VITS ಧ್ವನಿಗಳುಒಂದು ನೋಟದಲ್ಲಿ
- ವಿಕಾಸಕ
- Jaehyeon Kim et al.
- ಪರವಾನಗಿ
- MIT
- ಟೈಅರ್
- free
- ವೇಗ
- fast
- ಧ್ವನಿ ಕ್ಯೂನಿಫಾರಂ
- ಇಲ್ಲ
- ಭಾಷೆಗಳುName
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- ಗರಿಷ್ಟ ಅಕ್ಷರಗಳು
- 2000