Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Text-To-Speech Synthesis

25 평가 기록 7 datasets

Text-To-Speech Synthesis is a machine learning task that involves converting written text into spoken words. The goal is to generate synthetic speech that sounds natural and resembles human speech as closely as possible.

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
NaturalSpeech
Audio Quality MOS: 4.56
논문 코드
BERT
Accuracy: 83.2
논문 코드
Mia
10-keyword Speech Commands dataset: 16
논문 코드
Token-Level Ensemble Distillation
Word Error Rate (WER): 19.88%Phoneme Error Rate: 4.6%
논문 -
Tacotron 2
Mean Opinion Score: 3.74
논문 -
Tacotron 2
Mean Opinion Score: 3.49
논문 -
Match-TTSG
MOS: 3.7
논문 -

데이터셋

7개

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

하위 태스크