SLED-TTS

免量化流式TTS,边生成边播放,低延迟语音合成

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 8 🐛 待处理 5 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 110
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,可自行部署,完全免费。

项目预览

SLED-TTS 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ictnlp
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,可自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型speech-language-model,speech-synthesis,streaming-inference,text-to-speech
GitHub 星标★ 110
上线时间2025-04-18 00:00:00
代码更新2025-05-20
仓库体积416 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

SLED-TTS 是一个基于语言建模方法的流式文本转语音(TTS)模型,无需向量量化即可生成高质量语音。它解决了传统 TTS 模型在流式推理时延迟高、需要复杂量化模块的问题,通过直接对音频 token 进行语言建模,实现了低延迟的流式合成。核心能力包括:支持流式推理,可边生成边播放;无需向量量化,简化了训练和推理流程;基于 Transformer 架构,能捕捉长程依赖,生成自然流畅的语音。项目处于早期阶段,代码开源,适合研究者和开发者探索新一代 TTS 技术。

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 ★ 110

核心亮点

  • 无需向量量化,简化模型结构,降低训练复杂度
  • 支持流式推理,实现低延迟的边生成边播放体验
  • 基于语言建模,能利用大规模文本和音频数据预训练

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 与成熟TTS相比,音质和稳定性可能需进一步验证

适用场景

  • 实时语音助手和交互式对话系统
  • 低延迟的语音合成API服务
  • 研究语言模型在语音生成中的应用

替代项目

VALL-E、XTTS、Bark

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