run_wer.py Breadcrumbs seed-tts-eval / requirements.txt Latest commit jiadongya Update requirements 5422a32· Jun 3, 2024 HistoryHistory File metadata and controls Code Blame 6 lines (6 loc) · 50 Bytes Raw funasr zhconv modelscope librosa torch torchaudio 1 2 3 4 5 6While...
下图是将 ChatTTS_colab 在 Github Codespaces 里生成的,由于速度较慢,因此更推荐在 Colab 里选择 T4 运行。 https://github.com/6drf21e/ChatTTS_colab 字节发布Seed-TTS 字节跳动昨天发布了一款超级厉害的语音生成模型,叫做 Seed-TTS。演示里它生成的语音,自然度和表现力直接拉满,甚至可以以假乱真,跟真人说...
Cxywzx / seed-tts-eval Public forked from BytedanceSpeech/seed-tts-eval Notifications Fork 0 Star 0 Code Pull requests Actions Projects Security Insights main Breadcrumbs seed-tts-eval/ cal_sim.shLatest commit HistoryHistory File metadata and controls Code Blame 46 lines (37 loc) ·...
Seed-TTS的官网入口官方项目入口:https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2406.02430 Seed-TTS Seed-TTS 是字节跳动开发基于 Transformer 的自动回归语音…
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/...
【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...
效果展示:https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/ 在公布技术报告之前,Seed-TTS 部分技术已在 C 端产品上线一段时间,获得用户很多真实好评,并对外以豆包语音合成模型和豆包声音复刻模型进行技术商业化服务。 关于该成果的技术亮点、研究价值、克服了哪些挑战,不妨听听团队的分享。
与以前基于NAR的TTS系统不同,Seed-TTSDiT不依赖于预先估计的音素持续时间,而是通过端到端处理来执行语音生成。我们证明了该变体的性能与基于语言模型的变体相当,并展示了其在语音编辑中的有效性。我们鼓励读者收听https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_ 报告的演示。
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/...
效果展示:https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/ 在公布技术报告之前,Seed-TTS 部分技术已在 C 端产品上线一段时间,获得用户很多真实好评,并对外以豆包语音合成模型和豆包声音复刻模型进行技术商业化服务。 关于该成果的技术亮点、研究价值、克服了哪些挑战,不妨听听团队的分享。