Real-Time Voice Cloning

What is Real-Time Voice Cloning?

Этот репозиторий предоставляет реализацию в реальном времени Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (SV2TTS) – мощной платформы глубокого обучения для клонирования голоса. Основанный на оригинальной статье SV2TTS (1806.04558), этот проект позволяет создать цифровое представление голоса всего за несколько секунд аудиозаписи, а затем использовать это представление для генерации речи с произвольным текстом. Это практическая, работающая реализация технологии, разработанная для исследователей и разработчиков.

Ключевые особенности:

Реализация SV2TTS: Предоставляет полную, функциональную реализацию трехэтапного процесса SV2TTS, включая кодировщик голоса, синтезатор и вокодер.
Использование вокодера реального времени: Использует вокодер на основе WaveRNN (1802.08435) для эффективного синтеза звука в реальном времени.
Адаптация предварительно обученных моделей. Предварительно обученные модели автоматически загружаются для немедленного использования, или вы можете обучить свои собственные.
Интеграция с несколькими наборами данных: Поддерживает различные наборы данных, включая LibriSpeech, для обучения и экспериментов. (Подробный список смотрите здесь.)
Запуск комплексных тестов: Включает встроенный набор тестов (demo_cli.py) для проверки вашей конфигурации и обеспечения надлежащей функциональности.
Применение Generalized End-to-End (GE2E) Loss: Реализует функцию потерь GE2E (1710.10467) для повышения производительности верификации говорящего.

Технические детали:

Система построена на трехэтапном конвейере глубокого обучения:

Кодировщик голоса: Извлекает вектор внедрения фиксированной размерности (d-vector) из короткого аудиосэмпла целевого говорящего. Это внедрение представляет уникальные характеристики голоса говорящего. На этом этапе реализуется функция потерь GE2E.
Синтезатор: Основанный на архитектуре Tacotron (1703.10135), этот этап принимает внедрение голоса и входную текстовую последовательность в качестве входных данных. Он генерирует мел-спектрограмму, которая является частотно-временным представлением аудиосигнала.
Вокодер: Этот компонент, построенный на WaveRNN (1802.08435), преобразует мел-спектрограмму в необработанную форму волны, создавая окончательную синтезированную речь.

Варианты использования:

Разработка пользовательских голосовых помощников: Создавайте уникальные, персонализированные голоса для голосовых помощников и других интерактивных приложений. Вместо того, чтобы полагаться на общие системные голоса, вы можете настроить голос в соответствии с конкретным брендом или личностью.
Исследования в области синтеза речи: Служит основой для дальнейших исследований в области клонирования голоса, преобразования текста в речь и верификации говорящего. Модульная конструкция позволяет экспериментировать с отдельными компонентами.
Создание аудиоконтента: Создавайте реалистичные закадровые голоса для видео, подкастов или аудиокниг, используя клонированные голоса. Это обеспечивает гибкость и контроль над вокальными характеристиками контента.

Заключение:

Этот репозиторий Real-Time Voice Cloning предлагает мощную и доступную платформу для экспериментов и разработки современной технологии клонирования голоса. Хотя более новые, часто платные, SaaS-решения могут предлагать более высокое качество звука, этот проект с открытым исходным кодом предоставляет ценный инструмент для исследований, разработок и настройки. Это отличная отправная точка для всех, кто заинтересован в изучении возможностей SV2TTS и синтеза голоса в реальном времени.

More information on Real-Time Voice Cloning

Launched

Pricing Model

Free

Starting Price

Global Rank

Month Visit

<5k

Tech used

Real-Time Voice Cloning was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-03-24.