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Kan Bayashi Vctk Xvector Conformer Fastspeech2

espnetによって開発
ESPnetフレームワークに基づいて訓練されたテキスト音声変換モデルで、VCTKデータセットを使用し、多話者音声合成をサポートします。
ダウンロード数 15
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはFastSpeech2アーキテクチャに基づくテキスト音声変換(TTS)モデルで、Conformerエンコーダとxvector話者埋め込みを組み合わせており、高品質な音声出力を生成でき、多話者音声合成をサポートします。

モデル特徴

多話者サポート
xvector話者埋め込み技術により、モデルは異なる話者の音声を合成できます。
高品質音声合成
FastSpeech2アーキテクチャとConformerエンコーダを組み合わせて、自然で流暢な音声を生成します。
ESPnetフレームワークに基づく
オープンソースのESPnetツールキットを使用して訓練され、再現性と拡張性に優れています。

モデル能力

テキスト音声変換
多話者音声合成
英語音声生成

使用事例

音声合成アプリケーション
オーディオブック生成
テキスト内容を自然な音声に変換し、オーディオブックの制作に使用します。
異なる話者スタイルのオーディオコンテンツを生成できます。
音声アシスタント
音声アシスタントシステムに音声合成機能を提供します。
複数の音声スタイルの選択をサポートします。
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