Text to Speech Landscape
1.0.0
| サンプル | 前処理されたモデル | コード | 紙 | 出力品質 |
|---|---|---|---|---|
| Baiduの深い声のサンプル（公式） | - | - | - | d |
| BaiduのDeep Voice 3サンプル（公式） | - | - | 1710.07654 | b |
| GoogleTacotron2サンプル（公式） | - | - | 1712.05884 | a |
| Google Tacotron +スタイル転送サンプル（公式） | - | - | 1803.09047 | a |
| Nvidiaの波動 | モデルをダウンロードします | コード | 1811.00002 | a |
| NvidiaのTacotron2 +波動 | モデルをダウンロードします | コード | - | a |
| グリフィン・リム | - | - | - | a |
| ディープマインドニューラル離散表現学習サンプル（公式） | - | - | 1711.00937 | b |
| R9Y9のWavenet Vocoder Tacotron2（189k Iterations） | （Tacotron2モデルをダウンロード） - （Wavenet Model（1000K Iterations）） - （Modelを取得） | - | 1712.05884および1611.09482 | b |
| DHGRSの神経離散表現学習サンプルの実装 | モデルをダウンロードします | コード | 1711.00937 | d |
| MazzzystarのTacotron-Wavernnサンプル（730k反復） | モデルを取得します | コード | - | a |
| Syang1993のタコトロン +スタイル転送サンプル（200k反復） | モデルernsttmp（232k iter） | - | 1803.09047および1803.09017 | c |
| Keithitoのタコトロンサンプル（414kの反復） | モデルを取得します | - | - | d |
| RayhaneのTacotron2サンプル（6k4ステップ（それが意味するものは何でも）） | - | - | - | d |
| LJデータセットのKyubyongのタコトロン（200k反復） | モデルをダウンロードします | - | - | d |
| ニックデータセットのkyubyongのタコトロン（215k反復） | - | - | - | d |
| KyubyongのWebデータセット上のタコトロン（183k反復） | モデルをダウンロードします | - | - | d |
| Kyubyongの表現力豊かなタコトロン（420K反復） | - | コード | 1803.09047 | d |
| LJデータセット上のKyubyongのDC-TTS（800Kイテレーション） | モデルを取得します | - | - | d |
| Nick DatasetのKyubyongのDC-TTS（800K反復） | - | - | - | d |
| KyubyongのDC-TTS Kate（800K Iterations） | - | - | - | d |
| Andabiの深い声の変換 | - | - | - | d |
| Facebookループサンプル（公式） | モデルを取得します | - | - | d |
| Mazzzystarのランダムな音声転送 | - | - | 1712.08363 | d |
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