VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
Zawiń tekst w tagi SSML dla precyzyjnej kontroli:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
Tagi wybrany model rozumie — kliknij aby usunąć jeden do swojego tekstu, gdzie się to dzieje:
Model ten czyta tekst zwykły, więc w linii tagi są ignorowane. Dla emocji na tag, przełącz na model wyrażony jak Orfeus lub Bark.
Definiuj własny wymówki (słowo = wymówka):
O tematie 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.
Najlepsze dla: General-purpose text-to-speech with natural prosody
Przeglądaj wszystkie VITS głosyNa jedno spojrzenie
- Rozwijacz
- Jaehyeon Kim et al.
- Licencja
- MIT
- Poziom szczelności
- free
- Prędkość
- fast
- Klonowanie głosu
- Nie.
- Języki
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- Maksymalna liczba znaków
- 2000