CoMoSpeech

一步合成语音和歌声,告别扩散模型慢速采样

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 22 🐛 待处理 8 👀 关注 12
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 215
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,可免费使用和修改,无在线服务。

项目预览

CoMoSpeech 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zhenye234
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费使用和修改,无在线服务。
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consistency-models,diffusion-models,speech,speech-synthesis,text-to-speech,tts
GitHub 星标★ 215
上线时间2023-05-09 00:00:00
代码更新2024-04-26
仓库体积2.4 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

CoMoSpeech 是南洋理工大学等机构在 ACM MM 2023 上提出的语音与歌声合成模型,基于一致性模型(Consistency Model)实现单步(one-step)合成,解决了传统扩散模型 TTS 推理速度慢的问题。它通过蒸馏扩散模型的迭代采样过程,将数十步的采样压缩为单步,同时保持高音频质量。项目提供训练和推理代码,支持文本到语音(TTS)和歌声合成,并包含预训练模型。核心能力在于极快的推理速度(比传统扩散模型快数十倍)和可控的合成质量,适用于实时交互场景。

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 ★ 215

核心亮点

  • 单步采样,推理速度比传统扩散模型快数十倍,适合实时应用
  • 同时支持语音和歌声合成,覆盖两种常见 TTS 场景
  • 基于一致性模型蒸馏,在保持高质量的同时大幅减少采样步数

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持相对有限
  • 合成质量相比大规模商用 TTS 可能仍有差距

适用场景

  • 实时语音交互系统(如虚拟助手、游戏角色配音)
  • 低延迟歌声合成(如音乐创作、虚拟歌手)
  • 边缘设备上的 TTS 部署(资源受限环境)

替代项目

FastSpeech 2、VITS、DiffSinger

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