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Outetts 0.1 350M
Outetts 0.1 350M
目标受众为需要高质量语音合成技术的开发者和企业，如语音助手、有声读物制作、自动新闻播报等。OuteTTS-0.1-350M以其纯语言模型的方法简化了语音合成流程，降低了技术门槛，使得更多的开发者和企业能够利用这一技术，提高生产效率和用户体验
文本转声音模型训练与部署#文本到语音#语音合成#语言模型#音频处理#声音克隆普通产品商用
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简介
OuteTTS-0.1-350M是一款基于纯语言模型的文本到语音合成技术，它不需要外部适配器或复杂架构，通过精心设计的提示和音频标记实现高质量的语音合成。该模型基于LLaMa架构，使用350M参数，展示了直接使用语言模型进行语音合成的潜力。它通过三个步骤处理音频：使用WavTokenizer进行音频标记化、CTC强制对齐创建精确的单词到音频标记映射、以及遵循特定格式的结构化提示创建。OuteTTS的主要优点包括纯语言建模方法、声音克隆能力、与llama.cpp和GGUF格式的兼容性。
截图
产品特色
纯语言建模方法实现文本到语音合成
声音克隆能力，可以创建具有特定声音特征的语音输出
基于LLaMa架构，利用350M参数的模型
与llama.cpp和GGUF格式兼容，便于集成和使用
通过音频标记化和CTC强制对齐实现精确的语音合成
结构化提示创建，提高语音合成的准确性和自然度
支持较短句子的高效语音合成，长文本需分割处理
使用教程
1. 安装OuteTTS：通过pip安装outetts库。
2. 初始化接口：选择使用Hugging Face模型或GGUF模型，并初始化接口。
3. 生成语音：输入文本并设置相关参数，如温度、重复惩罚等，调用接口生成语音。
4. 播放语音：使用接口的播放功能直接播放生成的语音。
5. 保存语音：将生成的语音保存为文件，如WAV格式。
6. 声音克隆：创建自定义说话者并使用该声音生成语音。
流量来源
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