Coqui TTS 是一个用于高级文本到语音生成的库。它建立在最新研究的基础上，旨在实现易于训练、速度和质量之间的最佳平衡。Coqui TTS 带有预训练模型、用于测量数据集质量的工具，并且已经在 20 多种语言中用于产品和研究项目。
特征：
- 用于 Text2Speech 任务的高性能深度学习模型
- 快速高效的模型训练
- 终端和 Tensorboard 上的详细训练日志
- 支持多扬声器 TTS
- 高效、灵活、轻量级但具有完整的 Trainer API
- 能够将 PyTorch 模型转换为 Tensorflow 2.0 和 TFLite 以进行推理
- 已发布和可供阅读的模型
- 在 dataset_analysis 下管理 Text2Speech 数据集的工具
- 用于使用和测试模型的实用程序
- 模块化的代码库可以轻松实现新想法
安装
从 PyPI 安装是最简单的选择。
pip install TTS
默认情况下，这只会安装 PyTorch，要安装 tensorflow 依赖项，需要额外使用tf。
pip install TTS[tf]
如果您打算编码或训练模型，请克隆并在本地安装它。
git clone https://github.com/coqui-ai/TTS pip install -e .[all,dev,notebooks,tf] # Select the relevant extras
如果您使用的是 Ubuntu (Debian)，还可以运行以下命令进行安装。
$ make system-deps # intended to be used on Ubuntu (Debian). Let us know if you have a diffent OS. $ make install
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《ESPnet2-TTS: Extending the Edge of TTS Research》 https://github.com/espnet/espnet 背景 End-to-end text-to-speech (E2E-TTS) 缓解了文本预处理的复杂度，并以数据驱动的方式学习输入序列和输出序列之间的对齐关系，实现高质量的语音合成。 本文主要提供一个名叫ESPnet2-TTS的工具包
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不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术，其影响力由此可见一斑，仅有的白璧微瑕之处就是价格略高，虽然国内也可以使用科大讯飞语音合成进行平替，但我们只想要最好的那一个，本次我们使用免费的开源库edge-tts来实现文本转语
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TTS之训练vocoder 1.先将代码下载到服务器，并安装 git clone https://github.com/mozilla/TTS pip install -e . 注： pip install e . 与setup.py关系： Editable—pip-----------------setup.py yes---------pip install -e . —python setu
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一、核心概念 1、TTS（Text-To-Speech，从文本到语音） 我们比较熟悉的ASR（Automatic Speech Recognition），是将声音转化为文字，可类比于人类的耳朵。 而TTS是将文字转化为声音（朗读出来），类比于人类的嘴巴。 大家在siri等各种语音助手中听到的声音，都是由TTS来生成的，并不是真人在说话。 TTS的实现方法，主要有2种：“拼接法”和“参数法” 2、拼
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项目链接： https://github.com/soobinseo/Transformer-TTS 论文链接： https://arxiv.org/abs/1809.08895 项目结构 checkpoint --存放训练好的模型文件 data --存放训练数据 png samples --样本音频 text --处理文本的py文件 hyperparams.py --存放所有需要的超参数 pre
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.pro文件中添加 QT += texttospeech 简单使用 QTextToSpeech* tts = new QTextToSpeech(); if(tts->state() == QTextToSpeech::Ready) { tts->say(QString::fromLocal8Bit("欢迎光临")); } QT中实现文字转语音其实很简单，但坑比较大，出了问题基
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Keras 是一个高层神经网络 API，Keras 由纯 Python 编写而成并基 Tensorflow、Theano 以及 CNTK 后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择 Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持 CNN 和 RNN，或二者的结合 无缝 CPU 和 GPU 切换 Kera
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停止更新通知 Hi all，十分感谢大家对keras-cn的支持，本文档从我读书的时候开始维护，到现在已经快两年了。这个过程中我通过翻译文档，为同学们debug和答疑学到了很多东西，也很开心能帮到一些同学。 从2017年我工作以后，由于工作比较繁忙，更新频率有所下降。到今年早期的时候这种情况更加严重，加之我了解到，keras官方已经出了中文文档，更觉本份文档似乎应该已经基本完成了其历史使命，该到了
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Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。
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Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。
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相关专题 《深度学习》整理 CNN 专题 RNN 专题 优化算法专题 随机梯度下降 动量算法 自适应学习率算法 基于二阶梯度的优化算法 《深度学习》 5.2 容量、过拟合和欠拟合 欠拟合指模型不能在训练集上获得足够低的训练误差； 过拟合指模型的训练误差与测试误差（泛化误差）之间差距过大； 反映在评价指标上，就是模型在训练集上表现良好，但是在测试集和新数据上表现一般（泛化能力差）； 降低过拟合风险的
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这就是Keras Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练） 无缝CPU和GPU切换
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主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code