而MyShell AI开发的MeloTTS正是一款满足这些需求的强大工具。一个支持多语言、实时 CPU 推理的文本到语音 (TTS) 库,其性能卓越、灵活度高,也收获了一大批用户的青睐。 项目简介 MeloTTS是一个高质量的多语言 TTS 库,专注于提供快速、自然的语音输出。 它支持包括英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语在内的...
本期视频我们将探索如何在本地环境中将AI虚拟伙伴对接开源的Kokoro-TTS API整合包。Kokoro-TTS是hexgrad开源的轻量级多语言语音生成小模型,基于StyleTTS2架构。· 仅有82M参数,只需CPU就能极速推理。· 支持多语言(中文、英语、法语、意大利语、日语等),尽管中文效果略显
相比传统AI语音,它更自然、更可控,且支持低配电脑CPU推理。从本地部署到整合包一键启动,详细演示安装步骤与操作方法。还包括语音克隆与音色微调实战对比,帮你快速上手。想让AI语音接近真人?快来试试Spark-TTS!(跳转时间点:简介00:00:06,部署00:03:21,整合包00:06:03,克隆00:06:34,微调00:07:13) Spark-...
RTF:号称CPU级别实时推理,实测CPU 0.75,GPU 0.04 Github(2024.1):https://github.com/myshell-ai/MeloTTS 6、VALL-E-X 输入:文本(因为无需训练,实现Zero-Shot Cross-Lingual Voice Clone) 语种:中英日 MOS:音色像,底模中文语料可能不足,发音不地道 RTF:colab环境下GPU推理很慢,rtf>2 Github(2023.3):https:...
LPCNet 一个将数字信号处理(DSP) 和神经网络(NN)结合应用于语音合成中 vocoder 的工作,可以在普通的CPU上实时合成高质量语音。 图8. LPCNet算法概述。网络的左边部分(黄色)每帧计算一次,其结果在整个帧中对右边的采样率网络(蓝色)保持不变。计算预测块根据以前的样本和线性预测系数,预测时间t的样本。为了清楚起见...
", speaker=speaker, language="en-us")conditioning = model.prepare_conditioning(cond_dict)# 生成语音codes = model.generate(conditioning)wavs = model.autoencoder.decode(codes).cpu()# 保存生成的语音torchaudio.save("sample.wav", wavs[0], model.autoencoder.sampling_rate)2. Gradio 界面（推荐）uv...
1. 开发板介绍K230芯片集成了双核异构玄铁C908 RISC-V CPU，主频高达1.6Ghz，性能远超K210，达到其8.5倍。内置第三代自研1.2TOPs@INT8 KPU，支持INT16推理，模型处理性能提升至13.7倍，MAC利用率超过70%，配备AI2D Engine与立体视觉3D深度引擎DPU，分别支持图像处理与深度图像数据实时处理。欲...
我们评估了FastSpeech的推理延迟,并将其与自回归转换器TTS模型进行了比较。从表2可以看出,FastSpeech将梅尔谱图的生成速度提高了约270倍,将端到端的音频合成速度提高了约38倍。 表2:95%置信区间的推理延迟比较。评估是在一个拥有12颗Intel Xeon CPU、256GB内存和1个NVIDIA V100GPU的服务器上进行的。这两个系统生...
cuda.is_available() else "cpu") root_path = os.path.join(config.output_directory, args.logdir) ckpt_path = os.path.join(root_path, "ckpt") checkpoint_path = os.path.join(ckpt_path, args.checkpoint) @@ -62,7 +79,6 @@ def main(args, config, gpu_id, start_idx, chunk_num): ...
LPCNet 一个将数字信号处理(DSP) 和神经网络(NN)结合应用于语音合成中 vocoder 的工作,可以在普通的CPU上实时合成高质量语音。 图8. LPCNet算法概述。网络的左边部分(黄色)每帧计算一次,其结果在整个帧中对右边的采样率网络(蓝色)保持不变。计算预测块根据以前的样本和线性预测系数,预测时间t的样本。为了清楚起见...