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我关注TTS模型已经有一段时间了，上次查看时，XTTS是语音克隆的最佳本地模型，但那已经是很久以前的事了。自那以后，有没有发布过比它更好的TTS模型？

讨论总结

本次讨论主要围绕寻找比XTTS更优秀的文本到语音（TTS）模型展开。参与者关注了多个新模型，如XTTS2、Fish speech 1.3、Piper、voicecraft、CosyVoice、Lwasinam/voicera、Bark、Metavoice和StyleTTS2等。讨论内容涉及模型的性能、生成速度、语音自然度、非商业限制以及特定功能如标签支持等。总体上，讨论热度中等，涉及多个技术细节和模型比较。

主要观点

  1. 👍 XTTS曾是最佳的本地语音克隆模型

    • 支持理由：在之前的评估中，XTTS被认为是最佳的本地模型。
    • 反对声音：有用户询问是否有更新的、更好的模型已经发布。

  2. 🔥 Fish speech 1.3听起来比XTTS更自然

    • 正方观点：Fish speech 1.3在语音自然度上优于XTTS。
    • 反方观点：但其生成速度较慢，限制了其实际应用。

  3. 💡 XTTS v2的生成速度也不快

    • 解释：使用RTX 3060生成一段2-3段落的语音需要20秒，速度有待提升。

  4. 🌟 Piper模型的生成速度快，但语音自然度不足

    • 解释：适合快速生成，但不适合真实对话场景。

  5. 🚀 StyleTTS2在英语TTS模型中表现出色

    • 解释：在非Elevenlabs模型中评价最高，尤其在处理重口音语音克隆方面效果良好。

金句与有趣评论

  1. “😂 Fish speech 1.3 sounds more natural than XTTS.”

    • 亮点：强调了Fish speech 1.3在语音自然度上的优势。

  2. “🤔 XTTS v2 isn’t fast as well.”

    • 亮点：指出了XTTS v2在生成速度上的不足。

  3. “👀 voicecraft is good”

    • 亮点：简单直接地推荐了voicecraft模型。

  4. “🎉 StyleTTS2 is incredible for English.”

    • 亮点：高度评价了StyleTTS2在英语TTS模型中的表现。

  5. “🌐 coqui ai is good and you can train it on any voice you want.”

    • 亮点：介绍了coqui ai的灵活性和可训练性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术讨论和模型比较上。争议点主要在于不同模型的性能和适用场景，如生成速度与语音自然度的权衡。可能的原因是参与者对新技术的期待与现有模型的局限性之间的矛盾。

趋势与预测

  • 新兴话题：StyleTTS2和coqui ai等新模型的出现可能会引发更多关注和讨论。
  • 潜在影响：这些新模型可能在语音克隆和TTS领域带来更多创新和应用，尤其是在提高语音自然度和生成速度方面。