FastSpeech 2

効率的で非自己回帰的なオーディオ生成のためのAIモデルです。高品質なオーディオを従来の数百分の一の速度で生成し、音声と音響条件の一貫性を維持します。話される内容、話者の声、話者のターンを制御して、自然な対話セグメントを合成できます。SoundStormは、効率的で非自己回帰的なオーディオ生成のためのAIモデルです。高品質なオーディオを従来の数百分の一の速度で生成し、音声と音響条件の一貫性を維持します。話される内容、話者の声、話者のターンを制御して、自然な対話セグメントを合成できます。

Voicebox

AI GitHub リポジトリ

ユーザーが音声プロジェクトをクローン、音声入力、作成できるオープンソースのAI音声スタジオです。音声合成と操作のためのプラットフォームを提供し、開発者や音響エンジニアに最適です。Voiceboxは、ユーザーが音声プロジェクトをクローン、音声入力、作成できるオープンソースのAI音声スタジオです。音声合成と操作のためのプラットフォームを提供し、開発者や音響エンジニアに最適です。

Funnel-Transformer

AI GitHub リポジトリ

計算コストを削減するために隠れ状態を圧縮するAIモデルです。同じFLOPsでより深く、またはより広いモデルを構築でき、標準的な事前学習のためにトークンレベルの表現を復元できます。このモデルはTensorFlowとPyTorchの両方の実装で利用可能です。Funnel-Transformerは、計算コストを削減するために隠れ状態を圧縮するAIモデルです。同じFLOPsでより深く、またはより広いモデルを構築でき、標準的な事前学習のためにトークンレベルの表現を復元できます。このモデルはTensorFlowとPyTorchの両方の実装で利用可能です。

効率的かつ高忠実度の音声合成を実現する敵対的生成ネットワークです。オーディオ内の周期的なパターンをモデル化してサンプル品質を向上させ、高速で人間のような品質を達成します。このモデルは、単一話者、未知の話者、エンドツーエンド合成をサポートし、CPU向けの小型フットプリント版も提供しています。HiFi-GANは、効率的かつ高忠実度の音声合成を実現する敵対的生成ネットワークです。オーディオ内の周期的なパターンをモデル化してサンプル品質を向上させ、高速で人間のような品質を達成します。このモデルは、単一話者、未知の話者、エンドツーエンド合成をサポートし、CPU向けの小型フットプリント版も提供しています。

汎用的な拡散モデルであるDiffWaveを搭載した音声合成デモをご覧ください。このリソースは、ニューラルボコーダー、クラス条件付き生成、無条件波形生成、音声ノイズ除去の機能を紹介します。様々なデータセットや条件におけるモデルのパフォーマンスに関する音声サンプルと洞察を提供し、その柔軟性を強調しています。

エンドツーエンドの音声処理のためのオープンソースツールキットです。自動音声認識（ASR）、音声合成（TTS）、音声強調などのタスクに対応する包括的なレシピとツールを提供します。柔軟なフレームワークにより、ユーザーは簡単に推論を実行したり、既存のモデルをファインチューニングしたり、カスタムソリューションを実装したりできます。ESPnetは、エンドツーエンドの音声処理のためのオープンソースツールキットです。自動音声認識（ASR）、音声合成（TTS）、音声強調などのタスクに対応する包括的なレシピとツールを提供します。柔軟なフレームワークにより、ユーザーは簡単に推論を実行したり、既存のモデルをファインチューニングしたり、カスタムソリューションを実装したりできます。

Wav2vec 2.0

AI モデル

自動音声認識のための自己教師あり学習アルゴリズムです。生の音声から学習し、高い精度を達成するために最小限の書き起こしデータしか必要としません。これにより、広範なラベル付きデータセットへの依存を減らし、より多くの言語、方言、ドメインでの音声認識が可能になります。Wav2vec 2.0は、自動音声認識のための自己教師あり学習アルゴリズムです。生の音声から学習し、高い精度を達成するために最小限の書き起こしデータしか必要としません。これにより、広範なラベル付きデータセットへの依存を減らし、より多くの言語、方言、ドメインでの音声認識が可能になります。

長期的な一貫性を持つ高品質なオーディオを生成するAIモデルです。オーディオ生成を言語モデリングタスクとして扱い、オーディオを離散トークンにマッピングします。このフレームワークは、未知のスピーカーやスタイルに対しても、音声や音楽の自然で一貫性のある継続を生成することに優れています。AudioLMは、長期的な一貫性を持つ高品質なオーディオを生成するAIモデルです。オーディオ生成を言語モデリングタスクとして扱い、オーディオを離散トークンにマッピングします。このフレームワークは、未知のスピーカーやスタイルに対しても、音声や音楽の自然で一貫性のある継続を生成することに優れています。