VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
توغرا كونترول قىلىش ئۈچۈن تېكىستنى SSML تېگلىرى ئىچىگە ئايلاندۇرۇش:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
تاللانغان مودېل چۈشىنىدىغان تېگلەر - بىرىنى تېكىستىڭىزگە چۈشۈرۈش ئۈچۈن چېكىڭ:
بۇ مودىل ئاددىي تېكىستنى ئوقۇيدۇ، شۇڭا سۈرەتتە بار چەكلىمىلەر قوبۇل قىلىنمايدۇ. چەكلىمىلەرگە ئاساسەن ھېسسىياتنى ئىپادىلەش ئۈچۈن Orpheus ياكى Bark دەك ئىپادىلەش مودىلىغا ئۆزگەرتىشكە بولىدۇ.
خالىغان ئىپادىلەشنى بەلگىلەش (سۆز = ئىپادىلەش):
توغرىسىدا 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.
ئەڭ ياخشىسى: General-purpose text-to-speech with natural prosody
ھەممىنى كۆرۈش VITS ئاۋازلاربىر كۆزىتىش
- ئىجادىيەتچى
- Jaehyeon Kim et al.
- ئىجازەتنامە
- MIT
- ھايۋان
- free
- تېزلىك
- fast
- ئاۋازنى كۆچۈرۈش
- يوق
- تىللار
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- ئەڭ كۆپ ھەرپ
- 2000