TTSizer

上传音视频,自动生成按说话人分好的TTS训练数据集

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 19 🐛 待处理 1 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 149
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,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

TTSizer 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taresh18
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型audio,automatic-speech-recognition,diarization,speech-recognition,text-to-speech
GitHub 星标★ 149
上线时间2025-05-04 00:00:00
代码更新2025-08-10
仓库体积263 KB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

TTSizer 是一个自动生成高质量、按说话人区分的文本转语音(TTS)数据集的工具。它解决的是构建 TTS 模型时数据准备繁琐的痛点:以往需要手动转录音频、切割片段、标注说话人,耗时且易错。TTSizer 通过自动语音识别(ASR)和说话人分离(diarization)技术,将任意音频或视频文件自动转录为文本,并按照说话人进行分割和标注,最终输出可直接用于训练 TTS 模型的数据集。核心能力包括:自动语音识别、说话人分离、数据集格式标准化、批量处理。项目基于 Python,适合研究人员和开发者快速构建个性化 TTS 数据集,支持多说话人场景,显著提升数据准备效率。

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 ★ 149

核心亮点

  • 一键自动化:从音频/视频到TTS数据集全流程无需人工干预
  • 说话人分离:自动区分不同说话人,生成多说话人数据集
  • 输出标准化:直接产出TTS模型可用的格式,减少预处理工作

不足之处

  • 早期项目,功能完整性和稳定性待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 构建个性化TTS语音克隆模型
  • 多说话人语音数据集批量制作
  • 视频内容转语音训练数据

替代项目

Coqui TTS、Mozilla TTS、ESPnet

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