StyleTTS2
StyleTTS 2: Rumo à Fala Text-to-Speech em Nível Humano através da Difusão de Estilo e Treinamento Adversarial com Grandes Modelos de Linguagem de Fala
Do README
git clone https://github.com/yl4579/StyleTTS2.git cd StyleTTS2
- [x] Training and inference demo code for single-speaker models (LJSpeech)
- [x] Test training code for multi-speaker models (VCTK and LibriTTS)
- [x] Finish demo code for multispeaker model and upload pre-trained models
- [x] Add a finetuning script for new speakers with base pre-trained multispeaker models
Trechos do README do projeto em GitHub. Os direitos autorais e as licenças permanecem com os respectivos autores.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserStyleTTS 2: Rumo à Fala Text-to-Speech em Nível Humano através da Difusão de Estilo e Treinamento Adversarial com Grandes Modelos de Linguagem de Fala
StyleTTS2 tem 6.3k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 701 vezes. StyleTTS2 é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2023. StyleTTS2 está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: adversarial-training, deep-learning, diffusion-models, gan.
Read the full guideO que é StyleTTS2?
StyleTTS 2: Rumo à Fala Text-to-Speech em Nível Humano através da Difusão de Estilo e Treinamento Adversarial com Grandes Modelos de Linguagem de Fala
StyleTTS2 é de código aberto?
StyleTTS2 é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
StyleTTS2 é gratuito?
Sim. StyleTTS2 é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está StyleTTS2?
StyleTTS2 está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem StyleTTS2 está escrito?
StyleTTS2 é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/yl4579-styletts2.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.