FastSpeech 2

用于高效非自回归音频生成的 AI 模型。它能以比以往方法快两个数量级的速度生成高质量音频，同时保持语音和声学条件的一致性。它能够合成自然的对话片段，并可控制语音内容、说话人声音和说话人轮次。SoundStorm 是一款用于高效非自回归音频生成的 AI 模型。它能以比以往方法快两个数量级的速度生成高质量音频，同时保持语音和声学条件的一致性。它能够合成自然的对话片段，并可控制语音内容、说话人声音和说话人轮次。

Voicebox

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开源的 AI 语音工作室，允许用户克隆、听写和创建语音项目。它提供了一个语音合成和处理的平台，非常适合开发人员和音频工程师。Voicebox 是一个开源的 AI 语音工作室，允许用户克隆、听写和创建语音项目。它提供了一个语音合成和处理的平台，非常适合开发人员和音频工程师。

Funnel-Transformer

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AI 模型，它压缩隐藏状态以降低计算成本。它允许在相同的 FLOPs 下构建更深或更宽的模型，并能恢复标准预训练的 token 级表示。该模型提供 TensorFlow 和 PyTorch 实现。Funnel-Transformer 是一种 AI 模型，它压缩隐藏状态以降低计算成本。它允许在相同的 FLOPs 下构建更深或更宽的模型，并能恢复标准预训练的 token 级表示。该模型提供 TensorFlow 和 PyTorch 实现。

高效、高保真的生成对抗网络，用于语音合成。它通过建模音频中的周期性模式来提升样本质量，以极快的速度实现接近人声的质量。该模型支持单说话人、未见过的说话人以及端到端合成，并提供适用于 CPU 的轻量级版本。HiFi-GAN 是一种高效、高保真的生成对抗网络，用于语音合成。它通过建模音频中的周期性模式来提升样本质量，以极快的速度实现接近人声的质量。该模型支持单说话人、未见过的说话人以及端到端合成，并提供适用于 CPU 的轻量级版本。

探索由 DiffWave 提供支持的音频合成演示，DiffWave 是一款多功能扩散模型。此资源展示了神经声码、类别条件生成、无条件波形创建和语音去噪能力。它提供了音频样本，并深入介绍了模型在各种数据集和条件下的性能，突出了其灵活性。

用于端到端语音处理的开源工具包。它提供了用于自动语音识别 (ASR)、文本到语音合成 (TTS) 和语音增强等任务的全面脚本和工具。用户可以使用其灵活的框架轻松运行推理、微调现有模型或实现自定义解决方案。ESPnet 是一个用于端到端语音处理的开源工具包。它提供了用于自动语音识别 (ASR)、文本到语音合成 (TTS) 和语音增强等任务的全面脚本和工具。用户可以使用其灵活的框架轻松运行推理、微调现有模型或实现自定义解决方案。

Wav2vec 2.0

AI 模型

用于自动语音识别的自监督学习算法。它从原始音频中学习，仅需极少量转录数据即可达到高精度。这使得更多语言、方言和领域能够实现语音识别，减少对海量标注数据集的依赖。Wav2vec 2.0 是一种用于自动语音识别的自监督学习算法。它从原始音频中学习，仅需极少量转录数据即可达到高精度。这使得更多语言、方言和领域能够实现语音识别，减少对海量标注数据集的依赖。

能够生成高质量、具有长期一致性的音频的 AI 模型。它将音频生成视为一项语言建模任务，将音频映射到离散的 token。该框架在生成自然连贯的语音和音乐续写方面表现出色，即使是针对未曾见过的说话人或风格。AudioLM 是一个能够生成高质量、具有长期一致性的音频的 AI 模型。它将音频生成视为一项语言建模任务，将音频映射到离散的 token。该框架在生成自然连贯的语音和音乐续写方面表现出色，即使是针对未曾见过的说话人或风格。