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一個(gè)開(kāi)源的文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音工具

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StyleTTS 2簡(jiǎn)介

StyleTTS 2: Towards Human-Level Text-to-Speech through Style Diffusion and Adversarial Training with Large Speech Language Models – GitHub – yl4579/StyleTTS2: StyleTTS 2: Towards Human-Level Text-to-Speech through Style Diffusion and Adversarial Training with Large Speech Language Models
一個(gè)開(kāi)源的文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音工具，其表現(xiàn)可以媲美Elevenlabs。它具有以下特點(diǎn)：1. 能夠自動(dòng)生成多種不同的語(yǔ)音風(fēng)格，無(wú)需依賴(lài)特定的參考語(yǔ)音。
2. 采用特殊的訓(xùn)練方法，使得生成的語(yǔ)音更加貼近真人的說(shuō)話方式。
3. 利用擴(kuò)散模型技術(shù)，高效地生成不同風(fēng)格的語(yǔ)音。
4. 提供對(duì)語(yǔ)音的精確控制，包括語(yǔ)速、語(yǔ)調(diào)等方面。
5. 在測(cè)試中，生成的語(yǔ)音質(zhì)量接近于真人錄音。即使沒(méi)有特定說(shuō)話者的樣本，也能生成高質(zhì)量的語(yǔ)音。StyleTTS 2的工作原理是通過(guò)風(fēng)格擴(kuò)散和與大型語(yǔ)音語(yǔ)言模型的對(duì)抗性訓(xùn)練來(lái)實(shí)現(xiàn)接近人類(lèi)水平的TTS合成。這個(gè)模型與其前身不同之處在于，它通過(guò)擴(kuò)散模型將風(fēng)格建模為一個(gè)潛在的隨機(jī)變量，以生成最適合文本的風(fēng)格，而不需要參考語(yǔ)音。此外，StyleTTS 2采用非自回歸架構(gòu)，它在生成語(yǔ)音時(shí)不需要依次預(yù)測(cè)每個(gè)音頻樣本，而是可以并行生成整個(gè)語(yǔ)音序列。這種方法大大提高了語(yǔ)音合成的速度。StyleTTS 2在多個(gè)評(píng)估結(jié)果方面表現(xiàn)出色：
1. 在多個(gè)測(cè)試中，StyleTTS 2生成的語(yǔ)音質(zhì)量非常高，接近或達(dá)到了真人錄音的水平。這表明了其在模仿人類(lèi)語(yǔ)音方面的高效能力。
2. 在LJSpeech數(shù)據(jù)集上的評(píng)估顯示，StyleTTS 2的語(yǔ)音生成質(zhì)量超過(guò)了人類(lèi)錄音，獲得了統(tǒng)計(jì)上顯著的平均意見(jiàn)得分（CMOS）得分。CMOS是評(píng)估語(yǔ)音合成質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)，高CMOS得分意味著更高的語(yǔ)音質(zhì)量和自然度。
3. 在VCTK數(shù)據(jù)集上，StyleTTS 2也展現(xiàn)了優(yōu)異的性能，達(dá)到了人類(lèi)水平。這個(gè)數(shù)據(jù)集包含多個(gè)說(shuō)話者的語(yǔ)音，表明StyleTTS 2能夠適應(yīng)不同說(shuō)話者的特點(diǎn)，生成多樣化且高質(zhì)量的語(yǔ)音。
4. StyleTTS 2不僅在語(yǔ)音的清晰度和準(zhǔn)確度上表現(xiàn)優(yōu)秀，還在自然度和表現(xiàn)力方面取得了顯著成果。這意味著生成的語(yǔ)音不僅僅是清晰可懂，還能夠傳達(dá)豐富的情感和語(yǔ)調(diào)變化。

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