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Kan Bayashi Vctk Xvector Conformer Fastspeech2

由espnet開發
基於ESPnet框架訓練的文本轉語音模型,使用VCTK數據集,支持多說話人語音合成
下載量 15
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型是一個基於FastSpeech2架構的文本轉語音(TTS)模型,結合了Conformer編碼器和xvector說話人嵌入,能夠生成高質量的語音輸出,並支持多說話人語音合成。

模型特點

多說話人支持
通過xvector說話人嵌入技術,模型可以合成不同說話人的語音
高質量語音合成
採用FastSpeech2架構結合Conformer編碼器,生成自然流暢的語音
基於ESPnet框架
使用開源的ESPnet工具包訓練,具有良好的可復現性和可擴展性

模型能力

文本轉語音
多說話人語音合成
英語語音生成

使用案例

語音合成應用
有聲讀物生成
將文本內容轉換為自然語音,用於製作有聲讀物
可生成不同說話人風格的有聲內容
語音助手
為語音助手系統提供語音合成能力
支持多種語音風格選擇
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