LlamaVoice

LlamaVoice 是一个采用 Llama 模型的大规模语音生成系统，具有创新的连续特征预测方式，与传统依赖矢量量化预测离散话语代码的模型相比，流程更为简化和高效。

主要功能

1. 连续特征预测：直接预测连续特征，避免了矢量量化的复杂过程。
2. VAE潜在特征预测：与预测mel谱图的模型不同，LlamaVoice 预测变分自编码器（VAE）的潜在特征，使语音生成更具灵活性和表达力。
3. 联合训练：VAE和大语言模型（LLM）联合训练，简化了训练步骤并提升了整体性能。
4. 高级采样策略：在预测分布上实施新颖的采样策略，生成更为多样的潜在表示。
5. 基于流的增强：利用流模型改善潜在空间，以便LLM更好地进行预测，从而提升生成语音的质量和一致性。

使用场景

LlamaVoice 适用于多种语音生成场景，例如：

1. 文本转语音（TTS）：将文本转换为自然且富有表达力的语音。
2. 语音重建：对输入语音进行重建或优化，以改善音质。
3. 个性化语音生成：根据特定用户的声音样本生成个性化的语音内容。
4. 语言学习和教育：提供高质量的语音样本，辅助语言学习。
5. 语音交互：在语音助手和交互系统中生成自然的语言应答。

安装

1. 克隆代码库：

   git clone https://github.com/OpenT2S/LlamaVoice.git
   

2. 进入项目目录：

   cd LlamaVoice
   

3. 安装所需依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

使用方法

使用下面的命令生成语音样本：

python bin/generate_voice.py --input_text "Your text here"

更详细的使用说明和其他选项请参考 详细文档。

参与贡献

欢迎对LlamaVoice提出建议、报告问题或请求新功能。可通过提交issue或pull request的方式参与贡献。