Parler-TTS 是一个轻量级的文本到语音（TTS）模型，能够生成具有特定说话者风格（性别、音高、说话方式等）的高质量、自然听起来的语音。这个模型是 Stability AI 和爱丁堡大学 Dan Lyth 和 Simon King 两位作者在论文 "Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic annotations" 中工作的复现。
- GitHub：https://github.com/huggingface/parler-tts
- Demo：https://huggingface.co/spaces/parler-tts/parler_tts_mini
以下是关于 Parler-TTS 的一些关键点：
- 高质量语音生成：Parler-TTS 能够生成高保真的语音，模仿特定说话者的声音特征。
- 风格模仿：模型能够复制说话者的性别、音高、说话风格等特征。
- 完全开源：与其他一些TTS模型不同，Parler-TTS 是完全开源的，这意味着所有数据集、预处理步骤、训练代码和权重都公开发布，并在许可协议下允许社区使用。
- 社区贡献：开放源代码允许社区成员在原有工作的基础上进行构建和发展，从而开发出他们自己的强大TTS模型。
- 包含推理和训练代码：提供的代码库中包含了用于 Parler-TTS 模型的推理（生成语音）和训练代码。
- 数据集注释：设计有配套的 Data-Speech 代码库，用于数据集的注释工作。
- 许可协议：发布的所有资源都在宽松的许可协议下，鼓励和允许广泛的使用和修改。
Parler-TTS 的开源性质使其成为一个有吸引力的选择，特别是对于那些希望在文本到语音转换领域内进行研究、开发或自定义特定应用的开发人员和研究人员。开源许可证还确保了透明度和对模型的完全控制，这对于教育、研究和商业项目都是有益的。对于那些对如何使用 Parler-TTS 感兴趣的用户，他们可以访问相关的代码库，了解如何进行模型训练、推理以及如何利用提供的脚本和工具来生成语音。此外，由于所有资源都是公开的，用户可以自由地修改和优化模型，以适应特定的说话风格或语言需求。
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