克隆

MaskGCT,AI语音克隆大模型本地部署(Windows11),基于Python3.11,TTS,文字转语音

    前几天,又一款非自回归的文字转语音的AI模型:MaskGCT,开放了源码,和同样非自回归的F5-TTS模型一样,MaskGCT模型也是基于10万小时数据集Emilia训练而来的,精通中英日韩法德6种语言的跨语种合成。数据集Emilia是全球最大且最为多样的高质量多语种语音数据集之一。    本次分享一下如何在本地部署MaskGCT项目,让您的显卡再次发烧。    安装基础依赖    首先确保本地已经安装好Py......

MaskGCT,AI语音克隆大模型本地部署(Windows11),基于Python3.11,TTS,文字转语音

CosyVoice多语言、音色和情感控制模型,one-shot零样本语音克隆模型本地部署(Win/Mac),通义实验室开源

    近日,阿里通义实验室开源了CosyVoice语音模型,它支持自然语音生成,支持多语言、音色和情感控制,在多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言声音合成和指令执行能力方面表现卓越。    CosyVoice采用了总共超15万小时的数据训练,支持中英日粤韩5种语言的合成,合成效果显著优于传统语音合成模型。   CosyVoice支持one-shot音色克隆 :仅需要3~10s的原始音频,即可生成模拟音色,甚至包括韵律、情感等细节。在......

CosyVoice多语言、音色和情感控制模型,one-shot零样本语音克隆模型本地部署(Win/Mac),通义实验室开源

字正腔圆,万国同音,coqui-ai TTS跨语种语音克隆,钢铁侠讲16国语言(Python3.10)

    按照固有的思维方式,如果想要语音克隆首先得有克隆对象具体的语言语音样本,换句话说,克隆对象必须说过某一种语言的话才行,但现在,coqui-ai TTS V2.0版本做到了,真正的跨语种无需训练的语音克隆技术。    coqui-ai TTS实现跨语种、无需训练克隆语音的方法是基于Tacotron模型,该模型使用了一种音素输入表示来鼓励在不同语种之间共享模型容量。此外,还引入了对抗损失项,以鼓励模型将说话者身份与语音内容进行解耦。这使得模型能够在不同......

字正腔圆,万国同音,coqui-ai TTS跨语种语音克隆,钢铁侠讲16国语言(Python3.10)

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)

    诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个?没错,是Bert-vits2,没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型,基本上解决了VITS的语气韵律问题,在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。    BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练,学习到通用的语言表示,然后将这些表示用于下游任务的微调。相比传统的基于词嵌入的模型,BERT引入了双向上下文信息的建模,使得模型能够更好地理解......

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)

批量生成,本地推理,人工智能声音克隆框架PaddleSpeech本地批量克隆实践(Python3.10)

    云端炼丹固然是极好的,但不能否认的是,成本要比本地高得多,同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高,这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源,并且对超参数的调整也要求较高,更适合在云端进行。    在推理阶段,模型的权重和参数不再调整。相反,模型根据输入数据的特征进行计算,并输出预测结果。推理阶段通常需要较少的计算资源和时间,所以训练我们可以放在云端,而批量推理环节完全可以挪到本地,这样更适合批量的声音克隆场景。  &n......

批量生成,本地推理,人工智能声音克隆框架PaddleSpeech本地批量克隆实践(Python3.10)

声音克隆,精致细腻,人工智能AI打造国师“一镜到底”鬼畜视频,基于PaddleSpeech(Python3.10)

    电影《满江红》上映之后,国师的一段采访视频火了,被无数段子手恶搞做成鬼畜视频,诚然,国师的这段采访文本相当经典,他生动地描述了一个牛逼吹完,大家都信了,结果发现自己没办法完成最后放弃,随后疯狂往回找补的过程。    最离谱的是,他这段采访用极其丰富的细节描述了一个没有发生且没有任何意义的事情,堪比单口相声,形成了一种荒诞的美感,毫无疑问,《满江红》最大的贡献就是这个采访素材了。    往这个文本里套内容并没有什么难度,小学生也可......

声音克隆,精致细腻,人工智能AI打造国师“一镜到底”鬼畜视频,基于PaddleSpeech(Python3.10)