
使用场景
研究人员使用LlamaVoice生成特定语音样本,用于语音识别系统的测试。
开发者利用LlamaVoice为他们的应用程序创建自然的语音交互界面。
教育机构采用LlamaVoice生成教学辅助材料中的语音部分,提高学习体验。
产品特色
连续特征预测:直接预测连续特征,绕过向量量化的需求。
VAE潜在特征预测:预测变分自编码器的潜在特征,而非传统的mel频谱图。
联合训练:VAE和大型语言模型(LLM)共同训练,简化训练过程。
先进采样策略:在预测分布上实现新的采样策略,产生更多样化的潜在表示。
基于流的增强:使用基于流的模型改善潜在空间,提高生成声音的质量和一致性。
提供推理和训练能力:模型不仅能够生成语音样本,还支持模型训练。
使用教程
1. 克隆仓库:使用git命令克隆LlamaVoice项目到本地。
2. 进入项目目录:通过命令行导航至克隆的LlamaVoice项目文件夹。
3. 安装依赖:使用pip命令安装requirements.txt中列出的所有必需依赖。
4. 生成语音样本:使用LlamaVoice提供的命令生成语音样本,具体文本由用户指定。
5. 查阅文档:参考LlamaVoice的详细文档以获取全面的使用说明和额外选项。
6. 贡献代码:如果用户有改进建议或新功能请求,可以提交issue或pull request。
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