引导者vits语音合成下载
简介
VITS（Variational Inference Text-To-Speech）是一种先进的文本到语音（TTS）模型，可在广泛的语言中产生高质量、逼真的语音。它是第一种使用变分推理进行 TTS 的模型，并且可以控制语音的语调、节奏和语调等方面。
下载说明
多级标题
系统要求
具有 CUDA 能力的 GPU
Python 3.6 或更高版本
PyTorch 1.6 或更高版本
步骤 1：克隆存储库
```git clone https://github.com/google-research/vits.git```
步骤 2：安装依赖项
```pip install -r requirements.txt```
步骤 3：下载预训练模型
预训练模型可从 Google Cloud Storage 下载：```gs://vits-models/vits_en.ckpt```将模型文件下载到本地目录，例如 `./vits_en.ckpt`。
步骤 4：运行模型
```python synthesize.py --text="你的文字" --checkpoint_path="./vits_en.ckpt" --output_path="./output.wav"```
详细说明
变分推理：
VITS 使用变分推理来生成声音样本。这使模型能够探索声音空间并产生多种声音，从而提高语音的自然性和多样性。
可控合成：
VITS 可以控制语音的以下方面：
语调
节奏
语调
音量
广泛的语言支持：
VITS 可以生成多种语言的语音，包括英语、中文、法语、西班牙语等。
提示
使用强大的 GPU 对于快速合成声音至关重要。
预训练模型可以用来生成高质量的语音，但是还可以使用自己的数据对模型进行微调。
VITS 可以与其他语音技术集成，例如语音克隆和语音转换。
**vits语音合成下载****简介**VITS（Variational Inference Text-To-Speech）是一种先进的文本到语音（TTS）模型，可在广泛的语言中产生高质量、逼真的语音。它是第一种使用变分推理进行 TTS 的模型，并且可以控制语音的语调、节奏和语调等方面。**下载说明****多级标题*** **系统要求*** 具有 CUDA 能力的 GPU* Python 3.6 或更高版本* PyTorch 1.6 或更高版本* **步骤 1：克隆存储库**```git clone https://github.com/google-research/vits.git```* **步骤 2：安装依赖项**```pip install -r requirements.txt```* **步骤 3：下载预训练模型**预训练模型可从 Google Cloud Storage 下载：```gs://vits-models/vits_en.ckpt```将模型文件下载到本地目录，例如 `./vits_en.ckpt`。* **步骤 4：运行模型**```python synthesize.py --text="你的文字" --checkpoint_path="./vits_en.ckpt" --output_path="./output.wav"```**详细说明*** **变分推理：**VITS 使用变分推理来生成声音样本。这使模型能够探索声音空间并产生多种声音，从而提高语音的自然性和多样性。* **可控合成：**VITS 可以控制语音的以下方面：* 语调* 节奏* 语调* 音量 * **广泛的语言支持：**VITS 可以生成多种语言的语音，包括英语、中文、法语、西班牙语等。**提示*** 使用强大的 GPU 对于快速合成声音至关重要。 * 预训练模型可以用来生成高质量的语音，但是还可以使用自己的数据对模型进行微调。 * VITS 可以与其他语音技术集成，例如语音克隆和语音转换。
