VITS TTS
The end-to-end TTS architecture that combines a variational autoencoder, normalizing flows, and adversarial training.
איבער־פֿאַרקער דעם טעקסט אין SSML הענטלעך פֿאַר אַ פּשוטער קאָנטראָל:
<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>
הענטלעך װאָס דער אויסגעקליבן מאָדעל פֿאַרשטײט — קליק צו אַרײַנשרײַבן אײן אין װײַז־טעקסט װוּ עס פּאַסט זיך:
דאָס מאָדעל לייענט נאָרמאַלן טעקסט, אַזוי אַרײַנגעלייגטע הענטלעך ווערן איגנאָרירט. פֿאַר הענטלעך־באזירטע װײַב־איגנאָרירונג, װײַז צו אַ װײַז־מאָדעל װי אורפיאָ אָדער װאַרק
װײַז פֿאָרױסװײַז
אױף 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.
בעסטער פֿאַר: General-purpose text-to-speech with natural prosody
בלעטער VITS שריפֿטצײכןאין אַ שריט
- אַנטוויקלער
- Jaehyeon Kim et al.
- לינקס
- MIT
- װײַז
- free
- שאַטירונג
- fast
- שפּראַך
- ניט
- שפּראַכן
- English, German, Spanish, French, Portuguese, Dutch, Finnish, Hungarian, Bulgarian, Japanese, Polish
- גרעסטע שריפֿטצײכן
- 2000