【TTS】2:VALL-E-X学习和代码实战
对比前人的工作,VALL-E X展示了强大的上下文学习能力,能够缓解零触发跨语言合成和语音到语音翻译中的问题,特别是说话人相似度低和L2口音问题。通过利用大规模多语言多说话者ASR数据,VALL-E X扩展了跨语言神经编解码器语言模型,实现了零触发跨语言能力,并支持跨语言TTS或语音到语音翻译任务。
VALL-E的核心架构是一个级联结构,包括声学模型与声码器模型。与传统的TTS模型不同,VALL-E的中间表示不是mel谱,而是离散编码。这使得模型可以直接利用现成音频编解码器重建语音波形,而无需针对每个说话者进行声码器的微调,因为编码中蕴含了说话者特有的音色信息。
VALL-E是一种面向文本到语音合成(TTS)的神经编解码语言模型,具有强大的上下文学习能力。它能够将TTS视为使用音频编解码代码作为中间表示的语言建模任务,而非传统的连续信号回归。
项目地址:https://github.com/lifeiteng/vall-e 实现内容:该项目已经完成了VALL-E模型的训练和推理部分,用户可以通过提供的代码和说明来复现VALL-E的语音合成效果。变体实现:除了VALL-E之外,该项目的作者还基于自己的理解实现了一个变体VALL-F。
简介:VALL-E是基于EnCodec tokenizer的一个非官方PyTorch实现,是一个神经编解码语言模型,可以进行零样本文本到语音合成。特点:预训练版本尚未发布,需要在DeepSpeed支持的GPU上进行训练,同时需要安装CUDA或ROCm编译器。
JETS——基于FastSpeech2和HiFi-GAN的端到端TTS
1、JETS是基于FastSpeech2和HiFi-GAN的端到端TTS模型。
2、JETS是一种基于FastSpeech2和HiFiGAN的完全端到端TTS模型。以下是关于JETS的详细解模型特点:JETS解决了传统TTS模型二阶段训练的繁琐问题,实现了只训练一个模型即可从text直接合成语音的功能。模型架构:JETS结合了FastSpeech2和HiFiGAN,并额外增加了一个alignment module。
3、JETS是一个基于FastSpeech2和HiFiGAN的端到端文本到语音模型。以下是关于JETS的详细解模型融合:JETS将FastSpeech2的高效语音生成能力与HiFiGAN的高清音频生成器完美融合,实现了端到端的文本到语音转化。
4、解决这些问题的方法就是完全端到端的TTS模型(E2E-TTS),近期的模型诸如 FastSpeech2和VITS都有着和二阶段模型类似的表现。本文中作者提出一种基于FastSpeech2和HiFi-GAN的E2E-TTS模型JETS,模型可以直接从text生成语音。作者还提出一个alignment module,使得JETS不需要依赖外部工具如 MFA来生成alignment。
5、探索E2E语音生成的新边界:JETS——FastSpeech2与HiFi-GAN的完美融合/ 在语音技术的领域,Light Sea@知乎带来了一项革命性的突破——JETS,一个旨在解决传统二阶段训练繁琐问题的端到端文本到语音(TTS)模型。
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1、Final短E耳套:专为削减齿音设计,同时增强低频凝聚力,尤其适合EA500LM原套齿音明显的情况,听感更柔和。长E套+巴洛克铝管:组合后低频量感充沛,中高频通透性提升,适合喜欢“重低音”风格的用户,但需注意佩戴舒适度。
2、EA500LM耳机适配的耳套有多种选择。常见的有硅胶材质的耳套,它质地柔软,能较好地贴合耳道,隔音效果不错,而且价格较为亲民,有不同的尺寸可供挑选,以满足不同佩戴需求。
3、EA500LM耳机适配的耳套有多种选择。常见的如硅胶材质的耳套,它质地柔软,佩戴较为舒适,能较好地贴合耳道,隔音效果也不错,能让你更专注于音乐。而且硅胶耳套通常有不同的尺寸,可以根据自己耳道的大小来挑选合适的,以获得更稳定的佩戴和较好的音质表现。海绵材质的耳套也值得考虑。
4、EA500LM耳套有多种类型可供选择。首先是硅胶耳套,它材质柔软,佩戴舒适,能较好地贴合耳道,隔音效果也不错,能让你专注于音乐等声音细节。而且硅胶耳套通常比较耐用,不易损坏。海绵耳套则能带来温暖、饱满的音色。
5、ea500更适合三层硅胶耳套。三层硅胶耳套具有更好的隔音效果,并提供更准确和清晰的音质表现。这种类型的耳套适合在嘈杂环境中使用,希望减少外界干扰并专注于音乐细节的人。EA500是音频设备中一种特定型号的耳机,EA500耳机配备了多个耳套选项,以提供不同的音质和舒适度。
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