VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
Rrotullo tekstin në etiketa SSML për kontroll të saktë:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
Tags që modeli i zgjedhur i kupton - kliko për të vendosur një në tekstin tuaj ku ndodh:
Ky model lexon tekst të thjeshtë, kështu që etiketat e brendshme injorohen. Për emocione të bazuara në etiketa, kalo në një model shprehës si Orpheus ose Bark.
Përcakto përkthimin e personalizuar (fjalë = përkthim):
Për 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.
Më i miri për: General-purpose text-to-speech with natural prosody
Shfleto gjithçka VITS zëraMe një sy
- Programues
- Jaehyeon Kim et al.
- Liçenca
- MIT
- Animal
- free
- Shpejtësia
- fast
- Klonimi i zërit
- Jo.
- Gjuhë
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- Maksimumi i gërmave
- 2000