Zero-shot是指完全不fine tune TTS模型就合成一个在训练数据中没出现过的说话人的语音的任务,这个任务主要依靠的还是speaker embedding,之前讲过的d-vector就是其中具有代表性的工作。 1. Introduction 本文的主要目的是提升unseen speaker的TTS表现。也就是说要提高相应的speaker embedding的性能。 为了应付unseen ...
本文我将介绍一篇来自微软的工作,NaturalSpeech 3(以下简称NS3),目前SOTA的Zero-Shot TTS模型。 NS3的核心思想在于对语音的解耦,为此作者首先提出了能够将语音分解为解耦的离散code的FACodec。FACodec可以将语音分解为内容、韵律、acoustic detail这三种token和speaker embedding,从而可以对这些attribute分别进行控制。 进一步...
Debatts: Zero-Shot Debating Text-to-Speech Synthesis 2024.11.12 keywords: zero-shot tts, 辩论出版单位:趣丸Demo page:Demo:https://amphionspace.github.io/debatts/快速阅读:基于辩论场景提出了一个数据集和LLM TTS模型。模型使用两种语音提示+目标文本作为输入。 摘要 摘要——在辩论中,反驳是最为关键的阶...
语音合成技术近年来取得了显著进展，尤其是随着"大模型"和"超自然"概念的引入，"NaturalSpeech"系列算法应运而生。这一系列研究至今日已经发展到了第三阶段，即NaturalSpeech3，该阶段在语音合成领域实现了重要突破，不仅能够实现零样本文本到语音（TTS）的合成，还能实现对合成语音的细粒度控制。第一阶段的...
zero-shot TTS models enable users to create a more natural sounding voice that captures their unique speech characteristics. We'll also provide a step-by-step guide on how to integrate the personal voice capability into your apps using the Personal Voice API with differe...
Rather than using predefined speech styles, we introduce a hard prompt selection method with zero-shot TTS to clone speech styles that the ASR model finds challenging to recognize. Experiments demonstrate that Hard-Synth significantly enhances the Conformer model, achieving relative word error rate (...
Zero-Shot Multi-Speaker TTS 3 papers with code • 0 benchmarks • 1 datasets This task has no description!Would you like to contribute one? Benchmarks Add a Result These leaderboards are used to track progress in Zero-Shot Multi-Speaker TTS ...
zero-shot-ttsenvironment-aware-ttsacoustic-environment-conversion UpdatedMar 21, 2025 Python Dockerized Voicecraft: Zero-Shot Speech Editing and Text-to-Speech in the Wild ttsvoice-cloningvoice-clonevoice-cloneaizero-shot-ttszeroshot-voicezero-shot-voice ...
3. Zero-Shot 最近因为CLIP的出现,Zero-Shot可能会引起一波热潮,ViLD将CLIP成功应用于目标检测领域,相信未来会有越来越多的基于CLIP的Zero-Shot方法。 ViLD:超越Supervised的Zero-Shot检测器 4. 多模态 最近的ViLT结合了BERT和ViT来做多模态,并且通过增加标志位来巧妙的区分不同模态,感觉是一个非常好的做多模态的...