VITS ടിടിഎസ്
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
കൃത്യമായ നിയന്ത്രണത്തിനായി SSML തൊങ്ങലില് വാചകം പൊതിയുക:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
തെരഞ്ഞെടുത്ത മാതൃക മനസ്സിലാക്കുന്നത് ടാഗ് (കുടികള്) :
ഈ മോഡ് സാധാരണ പദാവലി വായിക്കുന്നു, അതുകൊണ്ട് ഇന്ലൈന് തൊങ്ങല് അവഗണിപ്പിക്കുന്നു. ടാഗ് അടിസ്ഥാനപരമായ വികാരങ്ങള്ക്കു് ഓര്ഫിയസ് അല്ലെങ്കില് ബാര്ക് പോലുള്ള ഒരു ചിത്രീകരണ മോഡില് മാറുക.
ഇഷ്ടപ്പെട്ട ഉച്ചാരണം നിര്വ്വചിക്കുക (വാക്ക് = ഉച്ചാരണം):
സംബന്ധിച്ച് 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.
അതിനു വേണ്ടിയുള്ള ഏറ്റവും നല്ല സ്ഥലം.: General-purpose text-to-speech with natural prosody
എല്ലാം പരതുക VITS ശബ്ദങ്ങള്ഒരു നോക്കുമ്പോള്
- രചയിതാവു്
- Jaehyeon Kim et al.
- അനുമതി
- MIT
- ടിയെര്
- free
- വേഗത
- fast
- ശബ്ദമിശ്രണോപാധി
- ഇല്ല
- ഭാഷകള്
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- ഏറ്റവും കൂടിയ ക്യാരക്ടറുകള്
- 2000