第二阶段NaturalSpeech2:实现了多样化的语音合成,包括多说话人、zero-shot的语音合成,在技术方案上提出了将diffusion module和连续语音表征融合,并采用了44k hours的大数据集对模型进行训练,demo样音可见 :NaturalSpeech2-demo 第三阶段NaturalSpeech3:提出将语音进行细粒度的的解耦,每个解耦模块均由diffusion module构成。
勇立潮头!高品质SFT语音数据实现Zero-Shot语音复刻大模型 文本到语音合成(Text to Speech,TTS)作为生成式人工智能(Generative AI 或 AIGC)的重要课题,在近年来取得了飞速发展。为了实现高效合成既自然又高质量的人类语音,有不少机构及企业都进行了相关项目的研究,包括微软亚洲研究院机器学习组和微软 Azure 语音团队...
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...
[11, 16]利用一种离散的自监督语音表示单元和标准化F0的量化表示来重构语音,并仅通过替换说话者表示来转换语音。NANSY [17]利用连续的自监督语音表示,并引入语音扰动来仅从语音中获取语言表示。HierSpeech [18]也使用自监督语音表示来从语音中提取语言表示,但需要文本转录来使语言表示规范化,仅包含语言信息。基于扩...
SF-Speech: Straightened Flow for Zero-Shot Voice Clone on Small-Scale Dataset 2024.10.17 keywords: 语音合成,语音克隆,Flow matching出版单位:中科院&中科大Demo page:https://lixuyuan102.github.io/Demo/快速阅读: 本文将CFM转化为FM问题,不是从高斯分布而是从网络学习的文本和音色特征上来还原mel频谱 ...
第一阶段的NaturalSpeech专注于在单个说话人的语音上合成超自然的声音，使用变分自编码器（VAE）框架。而第二阶段的NaturalSpeech2则进一步扩展了这一能力，实现了多样化的语音合成，包括多说话人和零样本语音合成，通过融合扩散模块和连续语音表示，并使用44k小时的大型数据集进行训练。在此基础上，Natural...
简介:【人工智能】Transformers之Pipeline(四):零样本音频分类(zero-shot-audio-classification) 一、引言 pipeline(管道)是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象,将所有大模型分为音频(Audio)、计算机视觉(Computer vision)、自然语言处理(NLP)、多模态(Multimodal)等4大类,28小类任务(tasks)。
本文对transformers之pipeline的零样本音频分类(zero-shot-audio-classification)从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍,读者可以基于pipeline使用文中的代码极简的进行零样本音频分类推理,模型目前比较冷门,但介于pipeline设计了这个task,为了完整性,还是写了这一篇。
阿里云语音AI 使用的是CosyVoice声音复刻 zero-shot模式,合成速度是咋样的?嘟嘟嘟嘟嘟嘟 2024-08-13 23:40:09 104 0 发布于海南 举报0 条回答 写回答 问答分类: 人工智能 问答标签: 阿里云AI AI合成 语音AI AI模式 AI声音 问答地址:开发者社区 > 人工智能 > 问答 ...
Haruhi-Zero: Zero-Shot Role-Playing Model 凉宫春日-Zero是一个同时支持Zero-Shot角色构造和RAG角色构造(原ChatHaruhi)的角色扮演模型 本项目是Chat-凉宫春日的子项目,在ChatHaruhi 3.0完成之后,会合并回主项目 Introduction 过往的ChatHaruhi模型需要角色库来完成角色的构建,而Pygmalion,CharacterGLM,CharacterBaichuan等...