PaddleSpeech 流式语音合成系统 PP-TTS

最新推荐文章于 2025-03-18 14:00:20 发布
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分类专栏： 语音合成 MachineLearning 文章标签： 人工智能 音频 深度学习
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最低0.47元/天 解锁文章
从文本到声音的艺术：CosyVoice 2 的流式语音合成革命
步子哥的博客
12-26 1651
CosyVoice 2 的诞生标志着语音合成技术的又一次飞跃。它不仅实现了流式语音合成的高质量与低延迟，还通过灵活的指令控制，让机器生成的声音更加生动、自然。无论是智能助手、虚拟主播还是沉浸式游戏，CosyVoice 2 都将成为不可或缺的技术基石。未来已来，声音的艺术正在被重新定义。而 CosyVoice 2，无疑是这场革命的领航者。
支持中文的开源文本生成音频的大模型本地部署与应用最佳实践
最新发布
AI天才研究院
05-01 168
Chinese-FastSpeech2 github.com/gitblog00043/Chinese-FastSpeech2 docs.fastspeech2.cn 优快云技术论坛。Spark-TTS github.com/SparkAudio/Spark-TTS spark-tts.readthedocs.io 钉钉技术群。具体模型选择需结合场景复杂度、硬件条件及个性化需求。• 技术架构：基于GPT-3.5架构的端到端模型，支持中文、英文及混合语言生成，融合韵律控制模块（笑声、停顿、语气词）
【飞桨PaddleSpeech语音技术课程】— 流式语音合成技术揭秘与实践
小湉湉的博客
10-31 4923
【飞桨PaddleSpeech语音技术课程】— 流式语音合成技术揭秘与实践
流式语音识别概述-paddlespeech
一休哥的专栏
03-18 602
而 websocket 支持双工，适用于需要长连接的场景，也可应用于目前的流式 TTS 的方案，可以在一次连接中请求多次，相比 http 请求多次而言，可减少建立连接的次数。除此之外，流式 ASR 使用的是 websocket 协议，使用 webscoket 协议启动服务，可以同时启动包含流式 ASR 和流式 TTS 的服务。http 支持流式返回，可以满足目前的流式 TTS 的方案，即请求一次，返回流式数据，响应返回结束会自动断开连接。访问流式 TTS 服务流程图（左：访问 http 服务；
PaddleSpeech：基于流式语音合成的电表点读系统
m0_63642362的博客
07-16 2082
使用onnx模型推理流式合成与端到端合成，实现电表读数和编号实时点读系统
使用PP-TTS实现语音合成
咖啡花园
03-06 2880
调用需要安装的依赖文件如下（下面的版本号只是写这篇文章时的版本号，不是最新的版本号在执行任务过程中，会将使用到的和下载到本地的目录下。参数 voc = vocoder = 声码器，源自人声编码器的缩写，又称语音信号分析合成系统，对声音进行分析与合成的系统，主要应用于合成人类语音。声码器的主要功能是把声学特征转成可播放的语音波形。声码器的好坏直接决定了音频的音质高低。参数 am = acoustic model = 声学模型，是把语言特征转成音频的声学特征。
语音合成论文优选：流式语音合成High Quality Streaming Speech Synthesis with Low, Sentence-Length-Independent Latency
低调奋进
01-22 699
声明：语音合成论文优选系列主要分享论文，分享论文不做直接翻译，所写的内容主要是我对论文内容的概括和个人看法。如有转载，请标注来源。 欢迎关注微信公众号：低调奋进 High Quality Streaming Speech Synthesis with Low, Sentence-Length-Independent Latency 本文为三星在interspeech 2020发表的文章，主要是实现流式语音合成，获取更小的latency，具体文章链接https://www.isca-speech.org
GitHub 3.1K业界首个流式语音合成系统开源
weixin_41888295的博客
05-31 652
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持.
百度PaddleSpeech
yizhao2019的博客
07-24 939
百度PaddleSpeech
Python使用PaddleSpeech实现语音识别（ASR）、语音合成（TTS）
wozuishuai_的博客
03-21 7030
PaddleSpeech是百度飞桨开发的语音工具。
GitHub 3.1K，业界首个流式语音合成系统开源！
Paper weekly
05-26 1493
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署...
CosyVoice 2: Scalable Streaming Speech Synthesiswith Large Language Models——基于大语言模型的可扩展流式语音合成
Together_CZ的博客
01-14 1915
CosyVoice 2: Scalable Streaming Speech Synthesiswith Large Language Models——基于大语言模型的可扩展流式语音合成
PaddleSpeech 实现多种卡通音色和方言的中英文混合 TTS
小湉湉的博客
10-26 2184
🎉 PaddleSpeech 实现多种卡通音色和方言的中英文混合 TTS #2492
非流式语音合成和流式语音合成
qq_15821487的博客
05-24 3170
流式合成指的是文本传输给TTS时，TTS会分段传回合成的音频，这样可以减少语音合成的等待时间，在播报的同时也在合成，不用等到整段音频合成完再进行播报，所以对于语音合成时间的一个指标就是实时率。流式语音合成，可以对输入文本进行分词断句、声学模型和声码器局部合成语音特征和音频，分段传回合成的音频，这种语音合成方式主要关注首包响应时间，首包响应时间越短，用户就会越快收到响应，用户等待时间减少，就不会因为等待回应而失去耐心，因此整体体验感更好，更适合作为语音交互场景的语音合成方案。2 语音合成的基本流程。
流式语音合成原理及服务部署
岁月如歌
03-14 715
流式语音合成原理及服务部署 PaddleSpeech流式语音合成在Jetson等边缘设备cpu上流畅播放 FastAPI websocket 流式语音识别服务 【PaddleSpeech】语音合成-onnx模型
基于PP-TTS的安卓手机部署
m0_63642362的博客
02-05 1275
使用PP-TTS流程，在安卓手机上实现语音合成声学模型与声码器的高性能推理
PaddleSpeech TTS 设计要素 — 训练组件
小湉湉的博客
10-25 770
主要讲述 PaddleSpeech TTS 的和训练相关的组件，以及我们为何如此设计它。如果你熟悉 chainer, 可以看出我们受到 chianer 的设计风格的影响。虽然这也不是 chainer 独此一家，我们也参考了 torch lightning 等专门帮忙解决训练问题的库，以及领域专用的库如 detectron2 等为了方便自己的模型开发而作出的设计。总体的设计原则是简单直观，可扩展性强，学习难度不高（这里需要斟酌，有些设计上手是有一点难度，但是理解了其设计，用起来将会很好用。）
PaddleSpeech：基于PaddlePaddle的强大语音工具包
gitblog_07717的博客
09-13 619
PaddleSpeech：基于PaddlePaddle的强大语音工具包 PaddleSpeech Easy-to-use Speech Toolkit including Self-Supervised Learning model, SOTA/Streaming ASR with punctuation, Stream...
paddlespeech流式服务
09-02
PaddleSpeech是一个基于飞桨PaddlePaddle的语音方向的开源模型库，它提供了流式ASR（自动语音识别）的服务部署功能。流式ASR是指实时地对连续的语音进行识别，能够逐帧地输出识别结果，而不需要等待整个语音输入完毕。PaddleSpeech支持使用命令行方式调用各个预训练模型进行流式ASR的推理。你可以使用命令行命令"paddlespeech asr --model xxx --input xxx.wav"来调用预训练模型进行推理。此外，PaddleSpeech还支持输出时间戳和个性化场景的部署。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [PaddleSpeech 流式语音识别系统 PP-ASR](https://blog.youkuaiyun.com/qq_21275321/article/details/127517418)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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