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MaskGCT概述简介
MaskGCT是趣丸科技与香港中文大学(深圳)合作推出的语音合成大模型,基于掩码生成模型与语音表征解耦编码的技术,实现在声音克隆、跨语种合成、语音控制等任务上的显著效果。模型在多个TTS基准数据集上达到行业领先的水平,某些性能指标甚至超过人类。MaskGCT能快速且逼真地克隆声音,灵活调整语音的持续时间、速度和情感,支持中文、英文、日文、韩文、法文和德文等六种语言的合成。模型已在Amphion系统中开源,面向全球用户开放使用。
MaskGCT的功能特色
声音克隆:能快速复刻任意音色,包括人类、动漫角色等,且能完整地复制语调、风格和情感。
跨语种合成:支持多种语言的语音合成,包括中文、英文、日文、韩文、法文和德文等,实现跨语言的语音生成。
语音控制:灵活调整生成语音的长度、语速和情绪,支持用编辑文本编辑语音内容,保持韵律和音色的一致性。
高质量语音数据集:训练于高质量的多语种语音数据集Emilia,提供丰富的语音合成素材。
MaskGCT的技术原理
语音语义表示编解码器:将语音转换为语义标记,用VQ-VAE模型学习向量量化码本,从语音自监督学习模型中重建语音语义表示。
语音声学编解码器:将语音波形量化为多层离散标记,保留语音的所有信息,用RVQ方法压缩语音波形,用Vocos架构作为解码器。
文本到语义模型:用非自回归掩码生成Transformer,不依赖文本到语音的对齐信息,基于语言大模型的上下文学习能力预测语义标记。
语义到声学模型:用非自回归掩码生成Transformer,语义标记为条件生成多层声学标记序列,重建高质量语音波形。
MaskGCT项目介绍
GitHub仓库:https://github.com/open-mmlab/Amphion/tree/main/models/tts/maskgct
HuggingFace模型库:https://huggingface.co/amphion/MaskGCT
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2409.00750v2
公测版地址(趣丸千音):https://voice.funnycp.com/
MaskGCT能做什么?
有声读物和播客:用MaskGCT生成的高质量语音,为电子书、有声读物和播客节目提供自然的朗读声音,提升听众的听觉体验。
智能助手和聊天机器人:在智能设备和客服系统中,MaskGCT提供更加自然和个性化的语音交互体验。
视频游戏和虚拟现实:在游戏和虚拟现实应用中,MaskGCT为角色生成逼真的语音,增强沉浸感。
影视制作和配音:在影视后期制作中,MaskGCT快速生成或替换角色的语音,提高制作效率。
语言学习和教育:MaskGCT生成标准或特定口音的语音,辅助语言学习者练习发音和听力。
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