python3 test_seedtts.py # 假设有一个测试脚本 注意事项 在实际部署过程中,可能需要根据 Seed-TTS 的具体版本和依赖进行调整。 确保服务器的安全性和稳定性,避免未经授权的访问和数据泄露。 如果遇到任何问题,可以查阅 Seed-TTS 的官方文档或寻求社区的帮助。 通过以上步骤,你应该能够成功部署 Seed-TTS 并开始使用它的语音合成功能。
Seed-TTS基于自回归Transformer模型,包含语音token化器、token语言模型、token扩散模型和声学声码器四个主要模块。这一架构使得Seed-TTS在处理语音合成时更为高效和精准。 实验与评估 Seed-TTS在多个任务上进行了评估,包括零样本语音上下文学习、说话人微调和情绪控制。实验结果显示,Seed-TTS在自然度、稳定性和可控性上...
创建者:Seed-VC 是由开发者 Plachtaa 在 GitHub 上开源的项目,其灵感来源于字节跳动的 SEED-TTS 架构。功能特点: 零样本语音转换:无需目标说话人的训练数据,仅需 1~30 秒的参考语音即可克隆声音。 多场景支持:支持实时语音转换(延迟约 400 毫秒)、歌声转换,以及自定义数据微调(每位说话人仅需 1 条语音,训练...
语音转换技术正在改变我们与声音互动的方式,而 AI 技术的快速发展也涌现了很多零样本语音克隆工具。 对于此类TTS工具,即使最低1秒钟也可以完美模仿你自己或其他人的声音,所以如果你平时还在付费买配音服务,那…
目标:提出 Seed-TTS,一种大规模自回归文本转语音模型,主要用于生成几乎无法区分人类语音的语音。 方法:提出了自蒸馏方法用于语音因子分解,以及强化学习方法用于增强模型鲁棒性、说话者相似度和可控性。另外,提出了一种非自回归(NAR)变体 Seed-TTS_DiT,采用全扩散式架构。
python app_vc.py --checkpoint --config • checkpoint 模型检查点路径,若为空将自动下载默认模型 (seed-uvit-whisper-small-wavenet) • config 模型配置文件路径,若为空将自动下载默认配置 然后在浏览器中打开http://localhost:7860/使用 Web 界面。
average_wer.py cal_sim.sh cal_wer.sh get_wav_res_ref_text.py prepare_ckpt.py requirements.txt run_wer.py README seed-tts-eval 💥 This repository contains the objective test set as proposed in our project,seed-TTS, along with the scripts for metric calculations. Due to considerations fo...
Projects Security Insights Additional navigation options Files main thirdparty README.md average_wer.py cal_sim.sh cal_wer.sh get_wav_res_ref_text.py prepare_ckpt.py requirements.txt run_wer.py Breadcrumbs seed-tts-eval / Latest commit ...
它是基于字节跳动 SEED-TTS 架构开发的开源模型,利用先进的上下文学习技术,实现了无需训练的零样本语音和歌声转换。 无论你是想模仿明星的声音,还是为游戏角色配音,Seed-VC 只需 1 到 30 秒的参考音频,就能将你的语音瞬间转化为目标风格。 更令人兴奋的是,它支持实时转换,延迟低至 300 毫秒,堪称在线会议和直播...
运行python app.py,然后在浏览器打开 http://localhost:7860/ 使用网页界面。 python app.py T3、在线测试 测试地址:Seed-VC 3、实时语音转换GUI 运行python real-time-gui.py。强烈建议使用GPU进行实时语音转换。 项目中提供了不同GPU配置下的参数建议,以优化性能和质量。