【字节跳动语音合成seed-tts评估工具:用于评估零样本语音生成模型的跨域客观测试集,通过英语和普通话公共语料库的样本来衡量模型性能,包含英语和普通话的公共语料库样本,采用词错误率和说话人相似度作为客观评价指标】'seed-tts-eval - 零样本语音合成评估工具' GitHub: github.com/BytedanceSpeech/seed-tts-eval #语音...
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💥 This repository contains the objective test set as proposed in our project, seed-TTS, along with the scripts for metric calculations. Due to considerations for AI safety, we will NOT be releasing the source code and model weights of seed-TTS. We invite you to experience the speech gener...
通过利用这些数据对,并对模型架构进行小幅更新,Seed-TTS 模型能够实现高质量的属性解耦。 在Seed-TTS 生成过程中,通过将说话人扰动引入扩散模块,可以获得内容和韵律相同但音色变化的合成语音。将原始句子和音色改变的句子分别表示为 和 。 重新训练扩散模型,使用从 中提取的令牌作为网...
功能:支持不同语言间的语音转换,帮助跨语言沟通和交流。 实例:语言学习应用,通过Sed-TTS生成目标语言的发音,帮助学习者练习口语。 项目及演示:https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/ 论文:https:/arxiv.org/pdf/2406.02430 GitHub:https://github.com/BytedanceSpeech/seed-tts-eval/...
功能:支持不同语言间的语音转换,帮助跨语言沟通和交流。 实例:语言学习应用,通过Sed-TTS生成目标语言的发音,帮助学习者练习口语。 项目及演示:https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/ 论文:https:/arxiv.org/pdf/2406.02430 GitHub:https://github.com/BytedanceSpeech/seed-tts-eval/...
论文在三个任务上对其进行了评估:零样本语音上下文学习(ICL)、说话人微调和情绪控制。此外,还开源了测试工具:seed-tts-eval。 主要贡献如下: 在零样本 ICL 设置下,证明 Seed-TTS 能生成健壮、相似且高度动态的语音,这些语音与人类语音难以区分。 提出了一种新的自蒸馏扩展,用于 Seed-TTS 的音色解耦,并展示了其...
地址:GitHub SEED-TTS-Eval 未来方向与AI安全 尽管SEED-TTS提供了强大的评估工具,字节跳动出于AI安全考虑,选择不公开SEED-TTS的源代码和模型权重。强调了负责任AI开发的重要性,确保先进技术的部署优先考虑伦理和用户安全。 数智朋克点评 SEED-TTS项目通过其多功能性和创新技术,推动了TTS技术的发展。为研究人员和开发...
这一简单技术让我们能够在MMLU上提高6.90个百分点,在GSM8K上提高8.26个百分点,在HumanEval上提高6.17个百分点,相对于训练1万亿(T)token的7B模型的基础数据混合,从而与经过两倍训练的Llama-2(7B)模型相媲美。我们通过消融域数据增强的持续时间从训练的5%到30%发现,在一般语言建模能力和目标基准之间的权衡中,10%到20%...
Google Scholar被引数 9000+，并且还带领团队推出基于自回归 transformer 模型的Seed-TTS，它能够生成与...