# 高忠実度オーディオ

LlasaはLLaMAベースのテキスト読み上げ(TTS)システムで、音声トークンを統合することで言語モデルの能力を拡張し、中国語と英語の音声生成をサポートします。

BarkはSunoによって作成されたTransformerベースのテキストからオーディオへのモデルで、非常にリアルな多言語音声、音楽、背景ノイズ、音響効果を生成できます。

F5-TTSはフローマッチング技術に基づくドイツ語音声合成モデルで、流暢で忠実な音声出力の生成に特化しています。

Pytorchに基づくオーディオノイズ除去と音声強化モデルで、オーディオのノイズを効果的に除去し、音声の明瞭度を向上させます。

QAMDTは、テキストから音楽生成に向けた品質認識拡散モデルで、革新的な訓練技術によりオーディオの忠実度と音楽表現力を向上させます。

MusicGenはMeta AIが開発したテキストから音楽を生成するモデルで、テキスト説明やオーディオプロンプトに基づいて高品質な音楽サンプルを生成できます。

これはSepFormerアーキテクチャに基づく音声エンハンスメントモデルで、ノイズ除去タスクに特化しており、マイクロソフトDNS - 4データセットで訓練され、16kHzサンプリング周波数のオーディオ処理をサポートします。

BarkはSunoによって作成されたTransformerベースのテキストからオーディオへのモデルで、非常にリアルな多言語音声、音楽、背景ノイズ、簡単な音響効果を生成できます。

MusicGenはテキスト説明またはオーディオプロンプトに基づいて高品質な音楽サンプルを生成するテキストから音楽へのモデルで、15億パラメータの自己回帰型Transformerアーキテクチャを採用しています。

BarkはSunoによって作成されたTransformerベースのテキストからオーディオへのモデルで、非常にリアルな多言語音声、音楽、背景ノイズ、シンプルな音響効果を生成できます。

fairseq S^2に基づくTransformerテキスト音声変換モデルで、簡体字中国語をサポートし、一人の女性音声で、Common Voice v7とCSS10データセットで訓練されました。

これはESPnet2に基づくテキスト音声変換(TTS)モデルで、LJSpeechデータセットを使用して訓練され、Conformer、FastSpeech2、HiFi - GANアーキテクチャを組み合わせています。

これはAsteroidフレームワークを基に訓練されたConvTasNetモデルで、オーディオ分離タスクに特化しており、Libri2Mixデータセットのsep_cleanタスクで訓練されています。