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Maskgct
Maskgct
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。
文本转声音AI模型#文本到语音#零样本学习#语音合成#声音模仿#情感控制普通产品开源
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产品介绍
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简介
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。
截图
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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