Parallel-Tacotron2

让语音合成告别逐字生成,并行提速数十倍

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 43 🐛 待处理 9 👀 关注 14
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 191
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,需自行部署使用。

项目预览

Parallel-Tacotron2 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,需自行部署使用。
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duration,english,fastspeech,neural-tts,non-autoregressive,parallel-tacotron,parallel-tacotron2,pytorch,self-attention,speech-synthesis,text-to-speech,tts,vae
GitHub 星标★ 191
上线时间2021-04-30 00:00:00
代码更新2021-11-18
仓库体积101.7 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5

项目介绍

Parallel-Tacotron2 是 Google Parallel Tacotron 2 的 PyTorch 非官方实现,旨在解决传统自回归 TTS 模型合成速度慢的问题。它通过可微分的时长建模,将文本转换为 Mel 频谱图,实现了非自回归的并行语音合成,大幅提升推理速度。项目基于 PyTorch 构建,支持英文,集成了 FastSpeech 风格的时长预测、自注意力机制和 SP(音素级)处理,适合研究人员和开发者用于快速原型验证或学习非自回归 TTS 技术。核心能力包括:可微时长建模、并行解码、高质量频谱生成,以及简洁的代码结构。

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 ★ 191

核心亮点

  • 非自回归架构,推理速度显著优于自回归模型
  • 可微分时长建模,训练稳定且无需外部对齐
  • 基于 PyTorch,代码清晰,易于二次开发

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持待观察
  • 仅支持英文,多语言扩展需自行适配

适用场景

  • 研究非自回归TTS算法对比实验
  • 低延迟语音合成原型开发
  • 学习可微分时长建模技术

替代项目

FastSpeech 2、Parallel Tacotron、Flow-TTS

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