MaskGCT
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MaskGCT

无需对齐信息的零样本文本到语音转换模型

MaskGCT是一个创新的零样本文本到语音转换(TTS)模型,它通过消除显式对齐信息和音素级持续时间预测的需求,解决了自回归和非自回归系统中存在的问题。MaskGCT采用两阶段模型:第一阶段使用文本预测从语音自监督学习(SSL)模型中提取的语义标记;第二阶段,模型根据这些语义标记预测声学标记。MaskGCT遵循掩码和预测的学习范式,在训练期间学习预测基于给定条件和提示的掩码语义或声学标记。在推理期

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    • MaskGCT简介概述

      MaskGCT是一个创新的零样本文本到语音转换(TTS)模型,它通过消除显式对齐信息和音素级持续时间预测的需求,解决了自回归和非自回归系统中存在的问题。MaskGCT采用两阶段模型:第一阶段使用文本预测从语音自监督学习(SSL)模型中提取的语义标记;第二阶段,模型根据这些语义标记预测声学标记。MaskGCT遵循掩码和预测的学习范式,在训练期间学习预测基于给定条件和提示的掩码语义或声学标记。在推理期间,模型以并行方式生成指定长度的标记。实验表明,MaskGCT在质量、相似性和可理解性方面超越了当前最先进的零样本TTS系统。

      需求人群:

      "MaskGCT的目标受众是语音合成领域的研究人员和开发者,以及需要高质量语音合成服务的企业。它特别适合于那些寻求无需大量训练数据即可生成自然、流畅语音的应用程序,如虚拟助手、有声读物制作和多语言内容创作。"

      使用场景示例:

      研究人员使用MaskGCT生成特定名人或动漫角色的语音样本,用于研究和教育目的。

      企业利用MaskGCT为多语言客户服务,生成自然流畅的语音回复。

      内容创作者使用MaskGCT为有声书和播客生成高质量的语音内容。

      产品特色:

      零样本上下文学习:无需额外训练即可模仿特定语音风格和情感。

      名人和动漫角色声音模仿:展示研究用途的声音模仿能力。

      情感样本:能够学习提示语音的韵律、风格和情感。

      语音风格模仿:包括情感和口音在内的语音风格学习能力。

      语音节奏控制:能够控制生成音频的总时长,调节语音的节奏。

      鲁棒性:相比自回归模型,展现出更高的鲁棒性。

      语音编辑:基于掩码和预测机制,支持零样本语音内容编辑。

      声音转换:支持零样本声音转换,通过微调模型实现。

      跨语言视频翻译:提供一些有趣的视频翻译样本。

      使用教程:

      访问MaskGCT的演示页面。

      选择或输入想要转换为语音的文本。

      调整语音的各种参数,如情感、风格和节奏。

      点击生成按钮,MaskGCT将处理文本并生成语音。

      下载或直接播放生成的语音文件。

      对于更高级的用法,如语音编辑和声音转换,需要进一步的技术支持和微调。

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