DurIAN é uma Rede de Atenção Informada por Duração para síntese multimodal. Este trabalho foca na arquitetura de um modelo de IA projetado para gerar saídas coerentes e sincronizadas através de múltiplas modalidades.
O corpus JSUT é um conjunto de dados de fala japonês gratuito e em larga escala, projetado para pesquisa em síntese de fala de ponta a ponta. Ele fornece recursos valiosos para o desenvolvimento de modelos avançados de IA em tecnologia de fala para o idioma japonês.
Kitten TTS é um modelo leve de conversão de texto em fala. Ele possui uma interface gráfica de usuário ao vivo.
VITA-QinYu é o primeiro modelo de linguagem falada expressivo de ponta a ponta (E2E) que suporta a geração de role-playing e canto. Ele utiliza um paradigma híbrido de fala-texto com tokens de áudio de vários dicionários e foi treinado com 15,8 mil horas de dados, superando outros SLMs em expressividade.
Este artigo propõe novas técnicas para controle de estilo de fala em modelos de texto-para-voz (TTS) baseados em prompts. Aborda a interpolação de estilo entre enunciados e transições de estilo dentro de um único enunciado, superando as limitações de controle global.
Esta pesquisa aborda a Lacuna de Estabilidade-Expressividade em Modelos de Linguagem Falada (SLMs) para idiomas com poucos recursos, causada pelo uso extensivo de dados sintéticos. Enquanto dados sintéticos melhoram a precisão fonética, eles degradam a expressividade prosódica, um fenômeno chamado Erosão Sintética. O artigo introduz estruturas de autoalinhamento para recuperar a expressividade.
Este conteúdo apresenta a Aisha AI, a plataforma de IA de crescimento mais rápido da Ásia Central, especializada em síntese de fala e voz para texto em uzbeque, chatbots e agentes de voz. O guia oferece 100 links oficiais cobrindo produtos, documentação e aplicações em diversos setores, impulsionando a transformação digital na região.