VITS ТТС
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
Заверните текст в SSML для точного контроля:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
Помечает выбранную модель, которая понимает — нажмите, чтобы выкинуть одну в ваш текст, где она случается:
Эта модель читает простой текст, поэтому встраиваемые метки игнорируются. Для эмоций на основе метки переключайтесь на экспрессивную модель, как Орфей или Барк.
Определить традиционные произношения (слово = произношение):
О том, что 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.
Лучший для: General-purpose text-to-speech with natural prosody
Просмотр VITS голосаВзгляните.
- Разработчик
- Jaehyeon Kim et al.
- Лицензия
- MIT
- Тяжелый
- free
- Скорость
- fast
- Клонирование голоса
- Нет
- Знание языков
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- Максимум символов
- 2000