Daft-Exprt

跨说话人迁移韵律，让合成语音更有情感

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 13 🐛 待处理 2 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 55
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，无付费版本。

项目预览

Daft-Exprt 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
GitHubhttps://github.com/keonlee9420/Daft-Exprt
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，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MIT
主要语言Python
技术栈/模型english,gaussian-upsampling,neural-tts,non-autoregressive,prosody,prosody-transfer,pytorch,speaker,speech-synthesis,style,text-to-speech,tts
GitHub 星标★ 55
上线时间2021-08-09 00:00:00
代码更新2021-10-15
仓库体积112.6 MB
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4

项目介绍

Daft-Exprt 是一个基于 PyTorch 的非自回归语音合成模型，专注于跨说话人的韵律迁移，旨在解决 expressive TTS 中韵律风格难以从源说话人迁移到目标说话人的问题。它通过高斯上采样（Gaussian upsampling）机制实现时长预测与声学特征生成，支持韵律嵌入的提取与重构，从而在保持目标说话人音色的同时，迁移源语音的韵律风格（如情感、语调、节奏）。核心能力包括：跨说话人韵律迁移、非自回归快速合成、韵律风格控制。项目代码结构清晰，提供训练与推理脚本，适合研究韵律建模和 expressive TTS 的开发者使用。目前处于早期阶段，文档和社区支持尚在完善中。

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 ★ 55

核心亮点

  • 采用非自回归架构，合成速度显著快于自回归模型
  • 高斯上采样机制精准对齐时长与声学特征，提升韵律自然度
  • 支持显式韵律嵌入，可独立控制风格迁移强度

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖预训练模型，新说话人适配需额外训练

适用场景

  • 情感语音合成研究，如给 TTS 添加喜怒哀乐
  • 多说话人语音库的韵律风格统一或迁移
  • 有声书或虚拟助手需要个性化语调的场景

替代项目

FastSpeech 2、VITS、Tacotron 2

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