达优高科 AI工具推荐：开源TTS（文本生成语音）模型集合
XTTS是一个强大且灵活的文本到语音（TTS）模型，它通过简短的6秒音频片段实现声音克隆，支持17种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语、波兰语、土耳其语、俄语、荷兰语、捷克语、阿拉伯语、中文、日语、匈牙利语、韩语和印地语。XTTS-v2相较于前一版本在语言支持上增加了匈牙利语和韩语，并在架构、稳定性和音质上进行了优化。XTTS提供API和命令行使用方式，并有演示空间，包括XTTS空间和XTTS语音聊天，供用户观察模型表现并进行尝试。
YourTTS基于VITS模型，实现了零唱者多语言语音合成与训练。该模型在VCTK数据集上取得最新成果，并在零唱者语音转换方面达到与最新技术相近的水平。它适用于低资源语言，通过微调不到1分钟的语音，即可实现语音相似性方面的最新成果，保证音质合理。
IMS Toucan是德国斯图加特大学自然语言处理研究所开发的工具包，旨在提供教学、培训和使用最先进的语音合成模型。它纯Python实现，基于PyTorch，旨在易于初学者使用，同时保持强大功能。IMS Toucan提供演示、预训练模型和新功能，如多语言和多说话者音频、克隆音调，支持预训练检查点使用和模型微调。
VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种端到端语音合成模型，利用条件变分自动编码器（VAE）进行训练。它包含文本编码器、解码器和条件先验，使用Transformer文本编码器和耦合层预测声学特征。模型具有随机持续时间预测器，可以生成具有不同节奏的语音。训练时使用变分下界和对抗训练的组合损失。
TorToiSe是一款文本转语音程序，专注于强大的多音色能力、高度逼真的韵律和语调。它使用PyTorch实现，支持在NVIDIA GPU上运行。
Pheme TTS模型是一种高效和对话式语音生成模型，使用较少的数据进行训练，具有参数效率、数据效率和推理效率。它分离了语义和声学标记，使用适当的语音标记器，并支持通过第三方提供商生成的数据进行训练，以提高单一说话者的质量。
EmotiVoice是一款功能强大的开源文本转语音引擎，支持英语和中文，具有2000多种不同的发音声音。它能够合成具有多种情感的语音，包括快乐、兴奋、悲伤、愤怒等。EmotiVoice提供了易于使用的网络界面和脚本接口，支持声音速度调整、语音克隆等功能，并正在开发更多语言的支持。
StyleTTS 2利用大型语音春亮语言模型（SLMs）进行风格扩散和对抗训练，实现人类级别的TTS合成。核销它通过建模风格为潜在随机变量，实现高效的潜在扩散，并受益于扩散模型提供的多样化语音合成。StyleTTS 2在单说话人和多说话人数据集上都表现出了人类级别的合成质量。
P-Flow是NVIDIA提出的一种快速、数据高效的零参考文本到语音合成模型。它通过语音提示进行说话者自适应，实现高质量且快速的语音合成，相比大型神经编解码器语言模型，P-Flow使用更少的训练数据，具有更快的采样速度和更改森游好的发音、人类相似性和说话者相似性表现。
VALL-E是一个基于EnCodec tokenizer的非官方PyTorch实现，是一个神经编解码语言模型，可以进行零样本文本到语音合成。VALL-E的预训练版本需要在DeepSpeed支持的GPU上进行训练，并通过量化数据、生成音素和自定义配置进行模型训练。训练完成后，需要将模型导出并使用以进行语音合成。
什么是生成式AI（Generative AI）?
生成式AI使人们能够快速根据各种输入生成新内容，这些模型的输入和输出可以包括文本、图像、声音、动画、3D模型或其他类型的数据。这些模型使用神经网络识别现有数据中的模式和结构，生成原创内容。它们可以利用无监督或半监督学习进行训练，使得组织更容易、更快地利用大量未标记的数据来创建基础模型。基础模型可以作为能够执行多个任务的AI系统的基座，例如GPT-3和稳定扩散，这些模型允许用户利用语言的力量生成内容，如文章或逼真的图像。
成功的生成式AI模型需要满足三个关键要求，包括能够生成高质量的原创内容，提供快速的输出速度，以及在处理多种任务时的灵活性。有多种类型的生成模型，每个模型的积极属性可以结合使用以产生更强大的模型。扩散模型，如去噪扩散概率模型（DDPM），是通过训练过程中的两个步骤（前向扩散和反向扩散）来确定潜在空间中的向量的生成模型。它可以从完全随机的噪声开始运行反向去噪过程来生成新颖的数据。变分自编码器（VAE）由编码器和解码器组成，可以学习高效且简单的潜在数据表示，从而生成新颖数据。生成对抗网络（GAN）通过让两个神经网络相互对抗，一个生成新例子，一个学习区分生成的内容是真实的还是假的，从而生成高质量的样本。
在开发生成式AI模型时，有多个类型的生成模型可以结合使用，包括扩散模型、变分自编码器和生成对抗网络。扩散模型是训练时间较长但可以提供最高质量输出的基础模型，变分自编码器可以快速生成输出但生成的图像不如扩散模型详细，生成对抗网络在特定领域生成样本方面更有效。底层架构中，最流行的是Transformer网络，它在生成AI的上下文中特别擅长处理序列输入数据，并且通过自注意力机制和位置编码技术表示时间，关注单词之间的长距离关联。
生成式AI在各个行业都有广泛的应用，包括语言、音频、视觉和合成数据。在语言领域，基于语言的最流行的生成模型之一被称为大型语言模型（LLM），可以应用于文章生成、代码开发、翻译和基因序列理解。在音频领域，模型可以生成歌曲和音频片段，识别视频中的物体并创建伴随噪音，甚至生成自定义音乐。在视觉领域，生成式AI可以创建3D图像、虚拟化身、视频、图表和其他插图，提供灵活性以编辑和修改生成的可视化内容，以及创建图表、展示新的化学化合物和分子以帮助药物发现，为虚拟或增强现实创建逼真的图像，为视频游戏制作3D模型，设计标识，增强或编辑现有图像等。
生成式AI在不同行业提供创新和改进，例如在汽车行业中帮助创建用于模拟和汽车开发的3D世界和模型，在自然科学研究中通过开发新的蛋白质序列帮助药物发现，以及在气象行业中通过模拟地球帮助更准确地预报天气和自然灾害。此外，生成式AI在娱乐行业中的应用，如视频游戏、电影、动画、世界建设和虚拟现实，有助于简化内容创作流程，为创作者提供工具来补充他们的创造力。
生成式AI面临的主要挑战包括计算基础设施规模的限制、采样速度的延迟、缺乏高质量数据和数据许可问题。面对这些挑战，NVIDIA、Cohere和微软等公司提供了服务和工具，支持生成式AI模型的持续增长和发展，以帮助解决这些问题。这些产品和平台抽象出了建立模型和大规模运行模型的复杂性。
生成式AI的主要好处包括提供快速生成高质量原创内容的能力、在多种任务中的灵活性以及在不同行业中的广泛应用。通过结合多种类型的生成模型，如扩散模型、变分自编码器和生成对抗网络，以及底层架构如Transformer网络，生成式AI模型可以实现从文本到图像、音频、视频和其他形式的高效转换。这种技术的不断发展和应用，为各个领域带来了创新和进步，从汽车制造到自然科学研究，再到娱乐产业，都有生成式AI的身影。面对挑战，通过合作和创新，生成式AI的潜力将进一步得到挖掘，为人类创造更多的价值。