Make-An-Audio

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。

自回归生成式 AI 模型，可根据描述性文本标题创建音频样本。它解决了音频生成中的挑战，例如分离声源、处理现实世界噪声以及文本标注稀缺的问题。该模型在学习到的离散音频表示上运行，以实现高保真输出。AudioGen 是一个自回归生成式 AI 模型，可根据描述性文本标题创建音频样本。它解决了音频生成中的挑战，例如分离声源、处理现实世界噪声以及文本标注稀缺的问题。该模型在学习到的离散音频表示上运行，以实现高保真输出。

利用潜在扩散模型进行文本到音频生成的框架。它将各种模态转换为统一的“音频语言”（LOA），用于生成语音、音乐和音效。这种方法支持上下文学习，并利用自监督预训练模型进行多功能音频创作。AudioLDM 是一个利用潜在扩散模型进行文本到音频生成的框架。它将各种模态转换为统一的“音频语言”（LOA），用于生成语音、音乐和音效。这种方法支持上下文学习，并利用自监督预训练模型进行多功能音频创作。

Voicebox

AI GitHub 仓库

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。

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。

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。

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。

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。