VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
Kesin kontrol için metninizi SSML etiketleri içinde sarılın:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
Seçilmiş modeli anlayan etiketler — bir tanesini metinde olduğu yere bırakmak için tıklayınız:
Bu model sıradan metin okur, bu yüzden satır içindeki etiketler göz ardı edilir. Etiket tabanlı duygular için, Orpheus veya Bark gibi ifadesel bir modele geçin.
Özel telaffuzları tanımla (kelime = telaffuz):
Hakkında 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.
En iyi: General-purpose text-to-speech with natural prosody
Hepsini Ara VITS sesleriBir bakışta
- Geliştirici
- Jaehyeon Kim et al.
- Lisans
- MIT
- Hayvan
- free
- Hız
- fast
- Ses klonlama
- Hayır.
- Dilleri
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- Maksimum karakterler
- 2000