StyleTTS 2:一个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具
🌈 多样化的语音风格:StyleTTS 2能够自动生成多种不同的语音风格,无需依赖特定的参考语音。
🗣 更自然的语音:采用特殊的训练方法,使得生成的语音更加贴近真人的说话方式。
⚡ 高效生成:利用扩散模型技术,高效地生成不同风格的语音。
🎚 精确的语音控制:提供对语音的精确控制,包括语速、语调等方面。
👤 接近真人的语音合成:在测试中,生成的语音质量接近于真人录音。
🔊 适应不同说话者:即使没有特定说话者的样本,也能生成高质量的语音。
工作原原理及特点:
StyleTTS 2利用风格扩散和与大型语音语言模型(SLM)的对抗性训练来实现接近人类水平的TTS合成。
这个模型与其前身不同之处在于,它通过扩散模型将风格建模为一个潜在的随机变量,以生成最适合文本的风格,而不需要参考语音,实现了高效的潜在扩散,同时受益于扩散模型提供的多样化语音合成。
1、非自回归架构:与传统的自回归TTS模型不同,StyleTTS 2采用非自回归架构。它在生成语音时不需要依次预测每个音频样本,而是可以并行生成整个语音序列。这种方法大大提高了语音合成的速度。
2、风格编码器:StyleTTS 2包含一个风格编码器,它能够从参考音频中提取风格特征。这些风格特征包括韵律、语调、语速等,使得生成的语音不仅准确传达文本信息,还能够模仿参考音频的风格和情感。
3、端到端生成:StyleTTS 2实现了端到端的语音生成。它直接从文本和风格向量生成音频波形,而不是先生成梅尔频谱图再转换为音频。这种方法简化了传统TTS系统中的多步骤流程,提高了效率和生成语音的自然度。
4、风格扩散和对抗训练:StyleTTS 2结合了风格扩散和对抗训练技术。风格扩散是指通过风格编码器生成固定长度的风格向量,这些向量能够捕捉到不同的语音风格。对抗训练则是通过生成对抗网络(GAN)来提高语音的自然度和真实感。
5、高质量语音合成:通过这些技术,StyleTTS 2能够生成高质量、自然流畅且具有表现力的语音。它在多个数据集上的性能评估显示,其生成的语音质量接近甚至超过了人类的录音。
6、多样性和灵活性:StyleTTS 2的设计允许它适应不同的语音风格和情感,使其在多种应用场景中都能生成适宜的语音输出。
StyleTTS 2在多个评估结果方面表现出色:
1、高质量语音合成:在多个测试中,StyleTTS 2生成的语音质量非常高,接近或达到了真人录音的水平。这表明了其在模仿人类语音方面的高效能力。
2、比较平均意见得分(CMOS):在LJSpeech数据集上的评估显示,StyleTTS 2的语音生成质量超过了人类录音,获得了统计上显著的CMOS得分。CMOS是评估语音合成质量的一个重要指标,高CMOS得分意味着更高的语音质量和自然度。
3、多说话者数据集表现:在VCTK数据集上,StyleTTS 2也展现了优异的性能,达到了人类水平。这个数据集包含多个说话者的语音,表明StyleTTS 2能够适应不同说话者的特点,生成多样化且高质量的语音。
4、自然度和表现力:StyleTTS 2不仅在语音的清晰度和准确度上表现优秀,还在自然度和表现力方面取得了显著成果。这意味着生成的语音不仅仅是清晰可懂,还能够传达丰富的情感和语调变化。
StyleTTS 2的评估结果显示了其在文本到语音合成领域的先进性能,特别是在语音质量、自然度和多样性方面。
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