VoiceCraft：超过XTTS的语音模型
- VOICECRAFT模型介绍：
VOICECRAFT是一个先进的神经编解码语言模型，专门用于语音编辑和零样本文本到语音（TTS）任务。该模型采用了Transformer解码器架构，并引入了一个独特的令牌重排程序，该程序结合了因果掩蔽和延迟堆叠技术，使得模型能够在现有序列内生成内容。这种设计使得VOICECRAFT在自然度方面与未编辑的录音几乎无法区分，并且在零样本TTS任务上超越了以往的模型。 - 语音编辑任务：
语音编辑是VOICECRAFT的核心功能之一，它允许用户修改语音记录中的特定部分，以匹配目标转录文本。这包括插入新词汇、删除不需要的部分或替换错误的词汇。通过这种方式，VOICECRAFT能够生成与原始录音在自然度上几乎无法区分的编辑后语音，这对于内容创作者和教育工作者等用户来说非常有价值。 - 零样本文本到语音（TTS）任务：
零样本TTS是VOICECRAFT的另一个重要功能，它允许模型在没有听过目标声音的情况下，仅根据目标转录和一小段参考录音来合成语音。这对于创建多样化的声音内容非常有用，尤其是在需要快速生成大量不同声音的情况下。 - 模型架构和训练方法：
VOICECRAFT的架构基于编解码器，它首先将语音波形量化为一系列可学习的离散单元，然后使用Transformer解码器来预测这些单元。通过因果掩蔽和延迟堆叠技术，模型能够在自回归序列预测中有效地利用双向上下文信息。这种训练方法使得模型在处理长序列时表现出色，并且能够生成高质量的语音输出。
项目地址：https://github.com/jasonppy/VoiceCraft?tab=readme-ov-file
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
