原文：【GitHub每日速递 250915】3 个宝藏开源项目：超长语音合成、算法学习库、自托管软件导航，开发者速收

VibeVoice：挑战传统TTS，最长90分钟多角色语音合成神器来袭！

VibeVoice 是一个长对话文本转语音模型的开源项目。简单讲，它能将连续的文本内容自然地转换成语音，支持长时间对话场景。适用人群：语音技术开发者、AI研究人员、开源社区爱好者。

项目地址：https://github.com/vibevoice-community/VibeVoice

主要语言：Python

stars: 204

核心功能

VibeVoice是一个用于从文本生成富有表现力、长篇幅、多说话人对话音频（如播客）的新型框架。它解决了传统文本转语音（TTS）系统在可扩展性、说话人一致性和自然话轮转换等方面的重大挑战。其核心创新在于使用了工作频率为7.5Hz的连续语音分词器（声学和语义），能在高效处理长序列时保留音频保真度，提升计算效率。同时采用了下一个令牌扩散框架，借助大语言模型理解文本上下文和对话流程，通过扩散头生成高保真声学细节。该模型能够合成长达90分钟、最多4个不同说话人的语音，超越了许多先前模型通常1 - 2个说话人的限制。

优势

长时合成能力：可以合成长达90分钟的语音，满足长篇内容的需求。
多说话人支持：最多支持4个不同说话人，适用于复杂的对话场景。
计算效率高：连续语音分词器提升了长序列处理的计算效率。

可能的应用场景

播客制作：可将文字稿转换为多说话人的播客音频。
有声书制作：用于生成不同角色的有声书内容。
语音交互系统：为对话式语音交互系统提供语音合成功能。

模型信息

模型	上下文长度	生成长度	权重
VibeVoice - 0.5B - Streaming	-	-	待发布
VibeVoice - 1.5B	64K	~90 min	HF链接
VibeVoice - Large	32K	~45 min	HF链接

安装步骤

推荐使用NVIDIA深度学习容器管理CUDA环境：

启动docker

NVIDIA PyTorch Container 24.07 / 24.10 / 24.12已验证。

更高版本也兼容。

sudo docker run --privileged --net=host --ipc=host --ulimit memlock=-1:-1 --ulimit stack=-1:-1 --gpus all --rm -it nvcr.io/nvidia/pytorch:24.07-py3

如果docker环境中不包含flash attention，需要手动安装

安装说明请参考https://github.com/Dao-AILab/flash-attention

pip install flash-attn --no-build-isolation
从github安装

git clone https://github.com/vibevoice-community/VibeVoice.git
cd VibeVoice/

pip install -e .

使用方法

启动Gradio演示

复制代码

apt update && apt install ffmpeg -y # 用于演示

# 对于1.5B模型
python demo/gradio_demo.py --model_path microsoft/VibeVoice-1.5B --share

# 对于Large模型
python demo/gradio_demo.py --model_path microsoft/VibeVoice-Large --share

直接从文件进行推理

复制代码

# 我们在demo/text_examples/下提供了一些大语言模型生成的示例脚本用于演示
# 1个说话人
python demo/inference_from_file.py --model_path microsoft/VibeVoice-Large --txt_path demo/text_examples/1p_abs.txt --speaker_names Alice

# 或多个说话人
python demo/inference_from_file.py --model_path microsoft/VibeVoice-Large --txt_path demo/text_examples/2p_music.txt --speaker_names Alice Frank

注意事项和常见问题解答

合成中文语音的提示

即使是中文文本，也使用英文标点，最好仅使用逗号和句号。
使用Large模型变体，稳定性更好。
如果生成的语音语速过快，可以尝试将文本按相同说话人标签进行分块。

常见问题解答

是否为预训练模型：是，这是一个没有进行任何后训练或特定基准优化的预训练模型，具有很强的通用性。
随机触发声音/音乐/背景音乐：背景音乐或声音是自发产生的，无法直接控制。其生成与输入文本和所选语音提示有关。例如，语音提示包含背景音乐时，生成语音更可能带有背景音乐；即使语音提示干净，但输入文本包含特定短语时，也可能出现背景音乐；使用"Alice"说话人标签时，随机出现背景音乐的情况曾有发生（现已修复）；Large模型在这方面更稳定。
文本归一化：训练和推理过程中不进行文本归一化，大语言模型应能自行处理复杂输入，但可能存在特殊情况。
歌唱能力：训练数据中不包含音乐数据，歌唱能力是模型的涌现能力，可能会跑调，Large模型比1.5B模型更易展现该能力。
中文发音错误：训练集中中文数据量远小于英文数据，某些特殊字符（如中文引号）可能导致发音问题。
跨语言迁移的不稳定性：模型具有较强的跨语言迁移能力，包括保留口音，但性能不稳定，可通过重复采样获得满意结果。

Python算法学习神器！The Algorithms仓库助你轻松上手

一个汇集了各类算法实现的开源项目。简单讲，它用Python语言实现了大量经典算法，方便学习和使用。适用人群：Python开发者、算法学习者和计算机专业学生。

项目地址：https://github.com/TheAlgorithms/Python

主要语言：Python

stars: 206.64k

主要内容、优势及应用场景

主要内容 ：该仓库包含了大量用 Python 实现的算法，涵盖了各种类型的算法，具体算法列表可查看 directory。
优势
- 教育价值高：专门为教育目的设计，代码实现清晰易懂，非常适合初学者学习算法和 Python 编程。
- 社区活跃：有活跃的社区渠道，如 Discord 和 Gitter，用户可以在社区中交流问题、获取帮助，也可以参与到项目的开发中。
- 便于贡献：明确欢迎贡献者参与，提供了详细的贡献指南，降低了贡献代码的门槛。
- 代码质量有保障：使用了 GitHub Actions 进行持续集成，还启用了 pre - commit 工具和特定的代码风格检查（ruff），保证了代码的质量和一致性。
应用场景
- 学习算法：对于算法初学者来说，可以通过查看这些实现来理解算法的原理和工作过程。
- Python 编程学习：可以学习到如何用 Python 语言实现各种算法，提升 Python 编程能力。
- 算法验证：在研究新算法时，可以参考这里的实现进行验证和测试。

超全！涵盖20+领域的自托管开源软件大集合

awesome-selfhosted 是一个收录可自行搭建的免费网络服务和Web应用的资源列表。简单讲，它是一个帮你把各种云服务搬到自己服务器上的开源软件导航。适用人群：开发者、运维人员、隐私爱好者

项目地址：https://github.com/awesome-selfhosted/awesome-selfhosted

stars: 245.45k

核心内容

该仓库主要收录了各类可在自己服务器上托管的免费软件，涵盖网络服务和 web 应用程序。这些软件涉及众多领域，从提供的代码片段能看到包括但不限于以下类别：

分析工具（Analytics）
归档与数字保存（Archiving and Digital Preservation）
自动化工具（Automation）
备份软件（Backup）
博客平台（Blogging Platforms）
预约与调度（Booking and Scheduling）
书签与链接分享（Bookmarks and Link Sharing）
日历和联系人（Calendar & Contacts）
各类通信相关系统（如电子邮件解决方案、IRC、SIP、社交网络、视频会议、XMPP 服务器及客户端等）
内容管理系统（CMS）
客户关系管理（CRM）
数据库管理（Database Management）
文件传输与同步（包括分布式文件系统、对象存储与文件服务器、点对点文件共享等）
库存管理（Inventory Management）
项目管理（Project Management） 等。

特点

区分免费与非免费软件，非免费软件单独列在 non-free.md 中。
提供了 HTML 版本（推荐）和 Markdown 版本（ legacy）供访问。
每个软件条目通常包含名称、简介、源代码链接（部分有演示链接）、许可证类型以及技术栈等信息，方便用户了解和选用。

简单来说，这个仓库是自托管爱好者和需要搭建私有服务的用户的重要资源，帮助他们找到合适的开源软件来构建和管理自己的服务器应用。

【GitHub每日速递 250915】3 个宝藏开源项目：超长语音合成、算法学习库、自托管软件导航，开发者速收