F5-TTS語音克隆漢化整合包1016

F5-TTS專案地址：https://github.com/SWivid/F5-TTS

F5-TTS漢化整合包：https://pan.quark.cn/s/9754ae0cdbe4

F5-TTS線上demo: https://huggingface.co/spaces/mrfakename/E2-F5-TTS

F5-TTS是由上海交通大學開源的一款基於流匹配的全非自迴歸文字到語音轉換系統（Text-to-Speech，TTS）。它以其高效、自然和多語言支援的特點脫穎而出，接近商用水平。以下是F5-TTS的一些關鍵特性和技術亮點：

1. 全非自迴歸架構：F5-TTS採用全非自迴歸模型，能夠並行處理整個語音合成任務，顯著提高了處理速度和效率，實現了實時因素（RTF）0.15的推理速度，遠優於當前基於擴散的TTS模型。
2. 流匹配技術：F5-TTS中採用了先進的流匹配技術，這是一種基於最優傳輸路徑的方法，用於改進生成模型的學習過程。該技術允許模型更精確地模擬目標資料的分佈，從而提高合成語音的自然性和準確性。
3. Diffusion Transformer（DiT）的應用：F5-TTS利用了Diffusion Transformer，這是一種結合了擴散模型的Transformer結構，專門用於處理生成任務中的對齊和資料生成問題。DiT可以在保持文字到語音合成高質量的同時，提供更快的響應時間和更低的資源消耗。
4. Sway Sampling策略：在推理時，F5-TTS引入了Sway Sampling策略，這是一種新穎的取樣方法，用於在模型的流步驟中更有效地選擇樣本。這種方法可以進一步提升語音生成的自然度和可理解性，同時保持與原始文字的高度一致性。
5. 簡化的訓練流程：相比傳統模型，F5-TTS不需要複雜的元件如持續時間預測器、文字編碼器或音素對齊模組。這種簡化大大降低了模型的複雜性，使得訓練過程更快，同時降低了對計算資源的需求。
6. 高效能和多語言支援：F5-TTS在公共的100K小時多語言資料集上進行訓練，展示了其對多種語言的高自然處理能力。該模型支援無縫的程式碼切換能力和速度控制，使其在多樣化的應用場景中表現出色。