GitHub 热门项目:ChatTTS

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GitHub项目:ChatTTS 仓库地址:https://github。com/2noise/ChatTTS Stars:39238 | 作者:2noise 项目描述:A generative speech model for daily dialogue。

ChatTTS https for the badge
2026-05-12 1 阅读 GitHub Trending
GitHub 项目:ChatTTS 仓库地址:https://github.com/2noise/ChatTTS 星级:39238 | 作者:2噪音 项目描述:用于日常对话的生成语音模型。 =================================================== 自述文件内容: 2noise%2FChatTTS | Trendshift # 聊天TTS 用于日常对话的生成语音模型。 [![许可证](https://img.shields.io/github/license/2noise/ChatTTS?style=for-the-badge)](https://github.com/2noise/ChatTTS/blob/main/LICENSE) [![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/ChatTTS.svg?style=for-the-badge&color=green)](https://pypi.org/project/ChatTTS) [![Huggingface](https://img.shields.io/badge/?%20-Models-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/2Noise/ChatTTS) [![在 Colab 中打开](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/2noise/ChatTTS/blob/main/examples/ipynb/colab.ipynb) [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-7289DA?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/Ud5Jxgx5yD) **英语** | [**简体中文**](docs/cn/README.md) | [**日本语**](docs/jp/README.md) | [**Русский**](docs/ru/README.md) | [**西班牙语**](docs/es/README.md) | [**法语**](docs/fr/README.md) | [**한국어**](docs/kr/README.md)
## 简介 > [!注意] > 该存储库包含算法基础结构和一些简单的示例。 > [!提示] > 对于扩展的最终用户产品,请参考社区维护的索引库[Awesome-ChatTTS](https://github.com/libukai/Awesome-ChatTTS/tree/en)。 > 您可以在[此处](https://github.com/CodeBoarding/GenerateOnBoardings/blob/main/ChatTTS/on_boarding.md)找到代码库的可视化图表。 ChatTTS是专门针对LLM助手等对话场景设计的文本转语音模型。 ### 支持的语言 - [x] 英语 - [x] 中文 - [ ] 即将推出... ### 亮点 > 详细说明可以参考**【Bilibili 视频】(https://www.bilibili.com/video/BV1zn4y1o7iV)**。 1. **会话 TTS**:ChatTTS 针对基于对话的任务进行了优化,可实现自然且富有表现力的语音合成。它支持多个扬声器,促进交互式对话。 2. **细粒度控制**:模型可以预测和控制细粒度的韵律特征,包括笑声、停顿和感叹词。 3. **更好的韵律**:ChatTTS 在韵律方面超越了大多数开源 TTS 模型。我们提供预训练模型来支持进一步的研究和开发。 ### 数据集和模型 > [!重要] > 发布的模型仅用于学术目的。 - 主模型经过10万+小时的中英文音频数据训练。 - **[HuggingFace](https://huggingface.co/2Noise/ChatTTS)** 上的开源版本是一个 40,000 小时的预训练模型,没有 SFT。 ### 路线图 - [x] 开源 40k 小时基础模型和 spk_stats 文件。 - [x] 流式音频生成。 - [x] 开源 DVAE 编码器和零样本推断代码。