帮我解释一下语音合成技术sovits和vits区别,为什么两者模型无法通用
时间: 2024-06-09 14:11:50 浏览: 14
SOVITS (Spectrogram-based Overlap-add Voice Inverse Transform Synthesis) 和 VITS (Vector-Quantized Inverse Transform Synthesis) 都是语音合成技术,但它们的基本原理和实现方式不同。
SOVITS 是一种基于声谱图的合成技术,它使用梅尔倒谱分析法将语音信号转换为声谱图,然后通过重叠相加技术将声谱图合成为语音信号。SOVITS 的优点是合成速度快,可以实现实时合成,但它的合成质量相对较差,存在明显的失真和噪声。
VITS 是一种基于向量量化的合成技术,它将语音信号分解为一系列小的声学单元,并将每个单元映射到一个预定义的向量空间中。在合成时,VITS 使用逆向量量化技术将这些向量转换回语音信号。VITS 的优点是合成质量高,可以生成更自然的语音,但它的合成速度较慢。
由于 SOVITS 和 VITS 的实现方式不同,它们的模型结构和参数设置也不同,因此两者的模型无法通用。同时,由于语音合成技术的复杂性,目前还没有一种通用的语音合成模型能够同时实现高质量和高速度的合成。
相关问题
帮我列出根据star排名前十名的基于VITS语音合成技术的文字转语音github开源项目
好的,以下是根据star排名前十名的基于VITS语音合成技术的文字转语音Github开源项目:
1. NVIDIA/NeMo: https://github.com/NVIDIA/NeMo
2. Mozilla/TTS: https://github.com/mozilla/TTS
3. Kyubyong/vit-pytorch: https://github.com/Kyubyong/vit-pytorch
4. rishikksh20/VITS: https://github.com/rishikksh20/VITS
5. TivaouaneTech/VITS: https://github.com/TivaouaneTech/VITS
6. Bhaewar/VITS: https://github.com/Bhaewar/VITS
7. yistLin/VITS: https://github.com/yistLin/VITS
8. v-iashin/VITS: https://github.com/v-iashin/VITS
9. ShubhamP7/VITS: https://github.com/ShubhamP7/VITS
10. imdadahad/VITS: https://github.com/imdadahad/VITS
python调用vits语音合成模型
要使用 Python 调用 VITS(Very Deep Text-to-Speech)语音合成模型,你需要进行以下步骤:
1. 安装依赖
要使用 VITS,你需要安装 PyTorch 和 Transformers 库。你可以使用以下命令安装它们:
```
pip install torch
pip install transformers
```
2. 下载预训练模型
你需要从 Hugging Face 的模型库中下载预训练的 VITS 模型。你可以使用以下代码:
```python
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Tokenizer
tokenizer = Wav2Vec2Tokenizer.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
```
3. 准备输入数据
你需要将文本转换为音频,以便送入模型。你可以使用以下代码:
```python
text = "Hello, how are you?"
input_values = tokenizer(text, return_tensors='pt').input_values
```
4. 运行模型
你可以使用以下代码运行模型:
```python
with torch.no_grad():
logits = model(input_values).logits
predicted_waveform = torch.squeeze(logits, 0).numpy()
```
5. 保存输出结果
最后,你可以将预测的音频保存为 WAV 文件,例如:
```python
import soundfile as sf
sf.write("predicted_audio.wav", predicted_waveform, 16000)
```
这样,你就可以使用 Python 调用 VITS 语音合成模型了。
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