Comprehensive-Transformer-TTS

用Transformer并行合成语音,速度飞快,效果媲美SOTA。

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 41 🐛 待处理 10 👀 关注 11
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 327
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,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

Comprehensive-Transformer-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keonlee9420
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型comprehensive,deep-learning,fastspeech,fastspeech2,hifi-gan,mel-gan,multi-speaker,neural-tts,non-ar,non-autoregressive,pytorch,single-speaker,sota,speech-synthesis,supervised,text-to-speech,transformer,tts,ultimate-tts,unsupervised
GitHub 星标★ 327
上线时间2021-08-24 00:00:00
代码更新2022-09-24
仓库体积146.6 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

这是一个基于非自回归Transformer的文本转语音(TTS)项目,集成了多种SOTA Transformer架构,并支持有监督和无监督两种时长建模方式。它解决了传统自回归TTS推理速度慢、稳定性差的问题,通过并行生成梅尔频谱,显著提升合成速度。项目核心能力包括:支持FastSpeech、FastSpeech2等主流非自回归模型,集成HiFi-GAN和Mel-GAN声码器,支持多说话人训练,并提供完整的训练和推理流程。代码结构清晰,便于研究社区在此基础上进行扩展和实验,旨在推动TTS技术向更快、更高质量的方向发展。

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 ★ 327

核心亮点

  • 集成FastSpeech2等非自回归模型,合成速度比自回归快数倍
  • 同时支持有监督和无监督时长建模,灵活适配不同训练数据
  • 内置HiFi-GAN和Mel-GAN声码器,音质还原度高

不足之处

  • 项目文档和社区活跃度待观察
  • 多说话人支持可能依赖外部数据集,开箱即用性一般

适用场景

  • 实时语音合成应用(如语音助手、有声书)
  • 研究非自回归TTS架构和时长建模方法
  • 低资源场景下快速搭建TTS原型

替代项目

FastSpeech2、Tacotron2、ESPnet-TTS

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