LlamaVoice
LlamaVoice是一个基于羊驼模型的大型语音生成模型，它通过直接预测连续特征，提供了一种与传统依赖于离散语音码预测的向量量化模型相比更为流畅和高效的处理过程。该模型具有连续特征预测、变分自编码器(VAE)潜在特征预测、联合训练、先进采样策略和基于流的增强等关键特点。
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LSLM
Listening-while-Speaking Language Model (LSLM)是一款旨在提升人机交互自然度的人工智能对话模型。它通过全双工建模(FDM)技术，实现了在说话时同时监听的能力，增强了实时交互性，尤其是在生成内容不满意时能够被打断和实时响应。LSLM采用了基于token的解码器仅TTS进行语音生成，以及流式自监督学习(SSL)编码器进行实时音频输入，通过三种融合策略（早期融合、中期融合和晚期融合）探索最佳交互平衡。
Azure 认知服务语音
Azure 认知服务语音是微软推出的一款语音识别与合成服务，支持超过100种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。它通过创建可处理特定术语、背景噪音和重音的自定义语音模型，提高听录的准确度。此外，该服务还支持实时语音转文本、语音翻译、文本转语音等功能，适用于多种商业场景，如字幕生成、通话后听录分析、视频翻译等。
Emilia
Emilia是一个开源的多语种野外语音数据集，专为大规模语音生成研究设计。它包含超过101,000小时的六种语言高质量语音数据和相应的文本转录，覆盖了各种说话风格和内容类型，如脱口秀、访谈、辩论、体育评论和有声书。
EaseVoice Trainer
EaseVoice Trainer 是一个后端项目，旨在简化和增强语音合成与转换训练过程。该项目基于 GPT-SoVITS 进行改进，注重用户体验和系统的可维护性。其设计理念不同于原始项目，旨在提供更模块化和定制化的解决方案，适用于从小规模实验到大规模生产的多种场景。该工具可以帮助开发者和研究人员更高效地进行语音合成和转换的研究与开发。
EMOVA
EMOVA（EMotionally Omni-present Voice Assistant）是一个多模态语言模型，它能够进行端到端的语音处理，同时保持领先的视觉-语言性能。该模型通过语义-声学解耦的语音分词器，实现了情感丰富的多模态对话，并在视觉-语言和语音基准测试中达到了最先进的性能。
BetterWhisperX
BetterWhisperX是一个基于WhisperX改进的自动语音识别模型，它能够提供快速的语音转文字服务，并具备词级时间戳和说话人识别功能。这个工具对于需要处理大量音频数据的研究人员和开发者来说非常重要，因为它可以大幅提高语音数据处理的效率和准确性。产品背景基于OpenAI的Whisper模型，但做了进一步的优化和改进。目前，该项目是免费且开源的，定位于为开发者社区提供更高效、更准确的语音识别工具。
kokoro-onnx
kokoro-onnx是一个基于Kokoro模型和ONNX运行时的文本到语音（TTS）项目。它支持英语，并计划支持法语、日语、韩语和中文。该模型在macOS M1上具有接近实时的快速性能，并提供多种声音选择，包括耳语。模型轻量级，约为300MB（量化后约为80MB）。该项目在GitHub上开源，采用MIT许可证，方便开发者集成和使用。
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