VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
Переносити ваш текст до міток SSML для точного керування:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
Додати позначки емоцій доставки впливу (відносна підтримка model):
Ця модель читає простий текст, отже теґи вбудований буде проігноровано. Для емоцій, заснованих на мітках, перемкніться на модель експресивного вираження, на зразок Orpheus або Bark.
Визначити нетипові вимови (слово = вимова):
Про програму 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.
Найкраще для: General-purpose text-to-speech with natural prosody
Перегляд всього VITS голосиНа перший погляд
- Розробник
- Jaehyeon Kim et al.
- Ліцензія
- MIT
- Тір
- free
- Швидкість
- fast
- Клонування голосів
- Ні
- Мови
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- Макс. символи
- 2000