VITS ТТС
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
Текстти SSML тегдерине өткөрүп берүү:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
Белгилер, тандалган модель түшүнөт — текстке бирин коюу үчүн, аны чыкылдатыңыз:
Бул модель жөнөкөй текстти окуйт, ошондуктан тексттеги тегдер эске алынбайт. Тегдер менен эмоцияларды жаратууда Orpheus же Bark сыяктуу экспрессивдүү моделдерге өтүү керек.
Өзгөчө сүйлөмдөрдү аныктоо (сөз = сүйлөм):
Маалымат 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.
Эң жакшысы: General-purpose text-to-speech with natural prosody
Баарын кароо VITS үнБир көз салуу
- Жазуучу
- Jaehyeon Kim et al.
- Лицензия
- MIT
- Тигр
- free
- Жылдамдыгы
- fast
- Сөздү клондоо
- Жок
- Тилдер
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- Макс. символдор
- 2000