Unoffical implementation of Megatts2. Contribute to LSimon95/megatts2 development by creating an account on GitHub.
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除了方法上的不同,Mega-TTS在数据集的选取与VALL-E和NaturalSpeech2也有所不同,论文将GigaSpeech和WenetSpeech作为训练语料,共计包含20k小时的多领域语音,domain不再仅仅局限于有声书,语言上也同时覆盖了中文和英文。由于Mega-TTS需要显式地对抽取音色属性,因而多了一个speaker diarization的处理步骤,也就是语音片段打...
WeNetSpeech和GigaSpeech没有说话人信息,而且有时会有多个说话人出现在一条音频中的情况,Mega-TTS2使用pyannote进行处理: pyannote 使用外部对齐器MFA获取对齐信息: GitHub - MontrealCorpusTools/Montreal-Forced-Aligner: Command line utility for forced alignment using Kaldi 在训练的第一阶段,8卡A100,batch size设置...
音频样本可以在 https://mega-tts.github.io/mega2_demo/ 中找到。实验表明,我们的方法不仅可以通过看不见的说话者的简短提示来合成身份保留语音,而且还可以通过较长的语音提示来提高性能。音频样本可以在 https://mega-tts.github.io/mega2_demo/ 中找到。实验表明,我们的方法不仅可以通过看不见的说话者的简短...
outperform the fine-tuning method when the volume of data ranges from 10 seconds to 5 minutes. Furthermore, our method enables to transfer various speaking styles to the target timbre in a fine-grained and controlled manner. Audio samples can be found in https://boostprompt.github.io/boost...
https://github.com/bytedance/MegaTTS3 论文地址: https://arxiv.org/abs/2502.18924 什么是 MegaTTS3? MegaTTS3 是一款基于轻量级扩散模型的零样本文本到语音合成系统,它基于独特的零样本语音合成能力,能依托少量提示和几秒的音频样本,快速生成高度自然、富有情感且高度模仿目标说话人的语音。 与同等规模的模型相...
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字节跳动将 MegaTTS3 的代码开源,并托管在GitHub上(GitHub链接 )。这一举措为开发者提供了极大的灵活性,可以基于该模型进行二次开发,应用于教育、娱乐、客服等多个领域。 应用场景 MegaTTS3 的强大功能使其在多个行业具有广泛的应用前景: 在线教育 :为学生提供个性化的语音讲解,提升学习体验。