Cross-Lingual-Voice-Cloning

用一段语音样本,跨语言克隆你的声音

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 音频音乐 🍴 复刻 54 🐛 待处理 9 👀 关注 16
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 359
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,BSD-3-Clause许可证,可自由使用和修改,无付费版本。

项目预览

Cross-Lingual-Voice-Cloning 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐
开发团队deterministic-algorithms-lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,BSD-3-Clause许可证,可自由使用和修改,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议BSD-3-Clause
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型multi-lingual,pytorch,text-to-speech,vae,voice-cloning
GitHub 星标★ 359
上线时间2020-04-02 00:00:00
代码更新2023-03-25
仓库体积2.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个基于PyTorch的Tacotron 2实现,专注于跨语言语音克隆。它解决了传统语音合成系统只能使用单一语言训练数据的问题,允许用户用源语言的语音样本克隆出目标语言的语音。核心能力包括:支持多语言文本到语音合成、通过VAE(变分自编码器)实现语音特征解耦、推理速度比实时更快。项目提供了完整的训练和推理代码,适合研究者和开发者进行二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 359

核心亮点

  • 推理速度超过实时,适合实际应用
  • 支持多语言,打破语言限制
  • 基于Tacotron 2,技术成熟可靠

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖外部预训练模型,部署复杂

适用场景

  • 多语言有声内容制作
  • 个性化语音助手跨语言定制
  • 语音合成研究实验

替代项目

Real-Time-Voice-Cloning、Coqui TTS、ESPnet-TTS

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