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学习TTS遇到的问题3QAT是Quantization-Aware Training的缩写，即量化感知训练。它是一种在训练过程中考虑到量化影响的方法，目的是在模型最终量化到低精度（例如8位或更低）时，尽量减少精度损失。通过QAT，模型在训练过程中就会模拟量化的效果，从而在实际应用时能更好地适应量化后的环境。

学习TTS遇到的问题 chatgpt生成答案VITS（Variational Inference Text-to-Speech）模型是一种用于语音合成的深度学习模型，由韩国电子通信研究所（ETRI）的研究人员提出。VITS 模型结合了变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的技术，旨在生成高质量、自然的语音。

GPT-4o目前暂无音频输出的能力OpenAI的发布会惊艳的操作，近乎实时的语音对话，让很多人向往。但实际上Chat对话时，尚无输出音频的能力，可能还未开放。这是国外的一个开发小哥的交流帖子，可能还需要些时日才能用的上实时的音频输出。不过当前OpenAI也开放了两个TTS模型，基于之前的开放的Whisper能力，很有可能Chat输出的音频能力是基于这两个模型完成的。并且有实时播放能力，相比以前只能全部请求完才能播放也是一个巨大的进步，并且支持中文输出。

TTS前端原理学习 chatgpt生成答案文章： https://arxiv.org/pdf/2012.15404本文提出了一种基于Distilled BERT模型的统一普通话文本到语音前端模块。该模型通过预训练的中文BERT作为文本编码器，并采用多任务学习技术来适应TTS前端的两个重要任务：韵律结构预测（PSP）和字素到音素转换（G2P）。然后，通过使用TinyBERT的知识蒸馏技术将BERT编码器压缩为更小的模型，使整个模型的大小仅为基准前端模型的25％，同时在两个任务上保持竞争性能。通过这些方法，我们能够以轻量且统一的方式运行整个TTS前端

一个轻量级的TTS模型实现python 版本 3.9本次采用LJSpeech数据集，百度网盘下载地址链接：https://pan.baidu.com/s/1DDFmPpHQrTR_NvjAfwX-QA 提取码：1234

ChatTTS 开源文本转语音模型本地部署、API使用和搭建WebUI界面（建议收藏）ChatTTS（Chat Text To Speech）是专为对话场景设计的文本生成语音(TTS)模型，特别适用于大型语言模型(LLM)助手的对话任务，以及诸如对话式音频和视频介绍等应用。它支持中文和英文，还可以穿插笑声、说话间的停顿、以及语气词等，听起来很真实自然，在语音合成中表现出高质量和自然度（ChatTTS团队声称：突破开源天花板）。

微软文本转语音和语音转文本功能更新，效果显著！今天我要和大家分享一个新功能更新——微软的文本转语音和语音转文本功能。最近，微软对其AI语音识别和语音合成技术进行了重大升级，效果非常好，现在我将分别为大家介绍这两个功能。

TTS 擂台: 文本转语音模型的自由搏击场对文本转语音 (text-to-speech, TTS) 模型的质量进行自动度量非常困难。虽然评估声音的自然度和语调变化对人类来说是一项微不足道的任务，但对人工智能来说要困难得多。为了推进这一领域的发展，我们很高兴推出 TTS 擂台。其灵感来自于 LMSys 为 LLM 提供的 Chatbot 擂台。借鉴 Chatbot 擂台的做法，我们开发了一款工具，让任何人可以很轻松地对 TTS 模型进行并排比较。你仅需提交想要转成语音的文本，然后听一下两个不同的模型生成的音频，最后投票选出生成质量较好的模型。我们

使用TTS实现文本转语音#教程看书久了眼睛累，尤其就电子书，盯着电脑屏幕或kindle 也累。用过喜马拉雅和微信读书中的语音功能，一是书库有限，想读的书没有收录，二是会员比较贵，充值后也不能完全下载整本书的语音包。遂产生自己动手将文字转为语音，读给我听，这样轻松些。本文主要转载自 Python + edge-tts：一行代码，让你的文本轻松变成语音

刘悦的技术博客

苹果AppleMacOs最新Sonoma系统本地训练和推理GPT-SoVITS模型实践GPT-SoVITS是少有的可以在MacOs系统下训练和推理的TTS项目，虽然在效率上没有办法和N卡设备相提并论，但终归是开发者在MacOs系统构建基于M系列芯片AI生态的第一步。

【语音合成】中文-多情感领域-16k-多发音人拼接法和参数法是两种Text-To-Speech(TTS)技术路线。近年来参数TTS系统获得了广泛的应用，故此处仅涉及参数法。

【PaddleSpeech】语音合成-男声系统：Ubuntu >= 16.04脚本命名为：FastSpeech2-hifigan.py运行脚本1. 环境安装参考官网：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install_cn.mdhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install_cn.md

小何才露尖尖角

GPT-SoVITS 测试开箱直用版（使用 AutoDL）step1 打开地址 https://www.codewithgpu.com/i/RVC-Boss/GPT-SoVITS/GPT-SoVITS-Official

Tortoise-tts Better speech synthesis through scaling——TTS论文阅读笔记地址：https://flowus.cn/share/a79f6286-b48f-42be-8425-2b5d0880c648 【FlowUs 息流】tortoise

FastSpeech2——TTS论文阅读论文地址：lFastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Speechhttps://arxiv.org/abs/2006.04558

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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。

【AI】文本转语音变声音色克隆数字人音视频口型同步AI应用项目地址：https://github.com/coqui-ai/TTS环境安装：https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/mms

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Bert-vits2-2.3-Final，Bert-vits2最终版一键整合包(复刻生化危机艾达王)近日，Bert-vits2发布了最新的版本2.3-final，意为最终版，修复了一些已知的bug，添加基于 WavLM 的 Discriminator（来源于 StyleTTS2），令人意外的是，因情感控制效果不佳，去除了 CLAP情感模型，换成了相对简单的 BERT 融合语义方式。