VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
Apvynioti savo tekstą BSML žymės tiksliam valdymui:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
Žymos pasirinktas modelis supranta — spustelėkite, kad įmestų vieną į tekstą, kur tai atsitinka:
Šis modelis skaito paprastą tekstą, todėl į eilę orientuotos žymės yra ignoruojamos. Dėl įsagų pagrindu išreikštos emocijos pereikite prie tokio išraiškingo modelio kaip Orpheus arba Bark.
Apibrėžti užsakymą tarimas (žodžio = tarimas):
Apie 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.
Geriausia: General-purpose text-to-speech with natural prosody
Naršyti viską VITS balsaiIš pirmo žvilgsnio
- Programuotojas
- Jaehyeon Kim et al.
- Licencija
- MIT
- Pakopa
- free
- Greitis
- fast
- Balso klonavimas
- Nr.
- Kalbos
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- Daugiausia simbolių
- 2000