VITS نووسراو بۆ بیستراو
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
نوسراوەکەت بگۆڕە بۆ تگەکانی SSML بۆ کۆنتڕۆڵی ڕاستەقینە:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
تگەکان کە مۆدێلی هەڵبژێردراو تێیدەگات - بکەرەوە بۆ ئەوەی یەکێکیان بخەیتە ناو دەقەکەتەوە کە تیایدا ڕوودەدات:
ئەم مۆدێلە نوسراوێکی ئاسایی دەخوێنێتەوە، بۆیە تاگەکانی ناو ڕستە پشتگوێ دەخرێت. بۆ هەستێکی لەسەر بنەمای تاگ، بگەڕێ بۆ مۆدێلێکی دەربڕین وەک ئۆرفیۆس یان بارک.
پێناسەکردنی دەنگی خۆت (وشە = دەنگی):
دەربارەی 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.
باشترین بۆ: General-purpose text-to-speech with natural prosody
سەردانی هەموویان بکە VITS دەنگیچاوپێکەوتن
- پەرەپێدەر
- Jaehyeon Kim et al.
- مۆڵەتی بەکارھێنەر
- MIT
- یهمهن
- free
- خێرایی
- fast
- دووبارە دروستکردنی دەنگی
- نەخێر
- زمان
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- زۆرترین پیت
- 2000