VITS టి టిఐఎస్
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
ఖచ్చితమైన నియంత్రణ కొరకు మీ వచనాన్ని SSML టాగ్సును పునరాచరణ చేయుము:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
ఎంపిక చేసిన మోడల్ అర్థం చేసుకుంటుంది. అది జరిగిన మీ వచనంలో ఒకదాని వేయి పెట్టండి:
ఈ నమూనా సాదా వచనము చదువుతుంది, అందువలన అంతర్-లైన్ టాగ్సు విస్మరించబడుతుంది. టాగ్ ఆధార భావన కొరకు, ఆర్ఫెయిస్ లేదా బార్క్ వంటి ఎడిస్బార్ నమూనాకు మారుతుంది.
నిర్దేశిత ఉచ్ఛారణలను (పదం = ఉచ్ఛారణ):
గురించి 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.
ఉత్తమ: General-purpose text-to-speech with natural prosody
(l) అన్ని బ్రౌజర్లను అన్వెషించు VITS స్వరాలుఒక దృష్టిలో
- డెవలపర్
- Jaehyeon Kim et al.
- లైసెన్సు
- MIT
- టిజర్
- free
- వేగము
- fast
- స్వరం
- వద్దు
- భాషలుName
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- గరిష్ట ఆక్షరములు
- 2000