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[ICASSP 2024] 🍵 Matcha-TTS : Une architecture TTS rapide avec correspondance de flux conditionnel

par shivammehta25 · GitHub
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deep-learningdiffusion-modeldiffusion-modelsMITJupyter Notebook
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1 3331 332
2026-07-202026-08-31
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[ICASSP 2024] 🍵 Matcha-TTS : Une architecture TTS rapide avec correspondance de flux conditionnel

Matcha-TTS compte 1.3k étoiles sur GitHub. Il a été forké 210 fois. Matcha-TTS est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2023. Matcha-TTS est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : deep-learning, diffusion-model, diffusion-models, flow-matching.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que Matcha-TTS ?

[ICASSP 2024] 🍵 Matcha-TTS : Une architecture TTS rapide avec correspondance de flux conditionnel

Matcha-TTS est-il open source ?

Matcha-TTS est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.

Matcha-TTS est-il gratuit ?

Oui. Matcha-TTS est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est Matcha-TTS ?

Matcha-TTS est disponible sous licence MIT.

Dans quel langage Matcha-TTS est-il écrit ?

Matcha-TTS est écrit principalement en Jupyter Notebook.

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