VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
ਸਹੀ ਕੰਟਰੋਲ ਲਈ SSML ਟੈਗ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਪਾਠ ਲਪੇਟੋ:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
ਟੈਗ, ਜੋ ਕਿ ਚੁਣੇ ਮਾਡਲ ਸਮਝਦਾ ਹੈ - ਆਪਣੇ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੈਗ ਸੁੱਟਣ ਲਈ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਮਾਡਲ ਸਾਦਾ ਪਾਠ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇੰਲਾਈਨ ਟੈਗ ਅਣਡਿੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ । ਟੈਗ- ਅਧਾਰਿਤ ਈਮੋਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Orpheus ਜਾਂ Bark ਲਈ ਬਦਲੋ ।
ਪਸੰਦੀਦਾ ਉਚਾਰਨ ਦਿਓ (ਸ਼ਬਦ = ਉਚਾਰਨ):
ਬਾਰੇ 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.
ਇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ: General-purpose text-to-speech with natural prosody
ਸਭ ਝਲਕ VITS ਆਵਾਜ਼ਾਂਇੱਕ ਨਜ਼ਰ
- ਡਿਵੈਲਪਰ
- Jaehyeon Kim et al.
- ਲਾਈਸੈਂਸ
- MIT
- ਟੀਅਰ
- free
- ਗਤੀ
- fast
- ਬੋਲੀ ਕਲੋਨਿੰਗ
- ਕੋਈ ਨਹੀਂ
- ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- ਵੱਧੋ- ਵੱਧ ਅੱਖਰ
- 2000