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基本上就如标题所问。他们有什么诀窍呢？除了语音之外，本地模型各有所长，但ElevenLabs远超其他模型。它是全Transformer结构吗？还是某种Diffuser？他们是否通过模拟人体结构来提高模型的准确性？

讨论总结

原帖对ElevenLabs在语音方面远超其他本地模型表示好奇，想知道其背后技术。评论围绕ElevenLabs展开多方面讨论，包括其使用的数据质量（如高质量数据集的重要性）、可能涉及的模型来源（如是否基于Tortoise等）、技术推测（如音频处理方面的推测），还有关于开源对比、语音合成技术发展等相关话题，整体氛围较为积极，大家各抒己见分享观点和经验。

主要观点

  1. 👍 ElevenLabs表现优秀主要源于高质量数据
    • 支持理由：多个评论者提到高质量数据对ElevenLabs的重要性，如实际的有声读物数据等，还有人推测ElevenLabs在数据收集方面投入巨大。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 ElevenLabs早期模型在语音克隆方面领先
    • 正方观点：JustAGuyWhoLikesAI提到Elevenlabs早期模型在语音克隆方面领先，有相关视频为证。
    • 反方观点：无
  3. 💡 Mozilla创建训练数据集面临多语言成本高的问题
    • 解释：NoIntention4050提到Mozilla要创建合适的训练数据集可能面临费用高昂的问题，尤其是多语言数据。
  4. 💡 使用XTTSv2在一定条件下可与ElevenLabs有相似结果
    • 解释：swagonflyyyy指出若有足够好的声音和高质量样本，使用XTTSv2可达到与ElevenLabs相似的结果。
  5. 💡 kokoro tts在情感表达方面远不及elevenlab
    • 解释：Kindly - Annual - 5504表示kokoro tts远不及elevenlab，特别是在情感表达方面。

金句与有趣评论

  1. “😂 I think they are tortoise or anything else with few pre post processing steps.”
    • 亮点：stevekite的这个观点从技术推测角度出发，认为ElevenLabs可能是tortoise或者类似的东西且有前后处理步骤，比较独特。
  2. “🤔 Elevenlabs trained on actual audiobook data and other high - quality voice sources.”
    • 亮点：JustAGuyWhoLikesAI指出ElevenLabs使用高质量数据训练，这是对ElevenLabs表现优秀的一种可能解释。
  3. “👀 The key difference to me is that alternatives, like Kokoro, jump way too eagerly into synthetic data rather than using high - quality datasets.”
    • 亮点：JustAGuyWhoLikesAI对比ElevenLabs和其他替代产品，强调了高质量数据集的重要性。
  4. “😂 I mean, with a good enough voice and high - quality sample you can achieve similar results with XTTSv2.”
    • 亮点：swagonflyyyy的这个观点对XTTSv2和ElevenLabs进行比较，有一定参考价值。
  5. “🤔 It’s not even close to elevenlab’s… Especially in terms of emotions.”
    • 亮点：Kindly - Annual - 5504明确指出kokoro tts和elevenlab在情感表达方面的差距。

情感分析

总体情感倾向为积极探索。主要分歧点在于对ElevenLabs的技术来源有不同看法，如是否基于Tortoise模型等。可能的原因是ElevenLabs本身技术未完全公开，大家只能根据自己的经验和知识进行推测。

趋势与预测

  • 新兴话题：ElevenLabs与GPT - 4o在多模态输出方面的比较可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：对语音合成技术的发展方向有一定影响，如强调高质量数据的重要性可能促使更多公司注重数据收集和处理。

详细内容：

标题：《探秘 ElevenLabs 卓越表现背后的原因》

Reddit 上一则题为“ What is ElevenLabs doing? How is it so good?”的帖子引发了热烈讨论，获得了众多关注，点赞数和评论数众多。帖子主要探讨了 ElevenLabs 在语音合成技术方面表现出色的原因，引发了关于其技术架构、数据使用以及与其他类似服务对比等多方面的讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人指出 ElevenLabs 早期 2023 年的模型在语音克隆方面仍领先于其他同类产品，关键在于其使用了高质量的真实有声书数据等优质语音源进行训练，例如：“JustAGuyWhoLikesAI”分享道：“我有一张 2023 年 Elevenlabs 首次发布时的图片。这些取自他们的博客文章。它仅在 32 个 3090 上进行训练，对于一个（在我看来）两年来在 TTS 方面一直排名第一的模型来说，这计算量小得惊人。对我来说，关键的区别在于像 Kokoro 这样的替代品，过于急切地使用合成数据，而不是使用高质量的数据集。” 同时也有人提到获取大量有声书的授权或许非常昂贵。

有人认为在本地通过良好的微调也有可能达到这种质量，比如“NoIntention4050”表示：“通过大量高质量的数据和良好的微调，在本地是有可能实现的。”但也有人对此表示怀疑，如“psdwizzard”说道：“我之前听说过，但从未见过任何证据。”

在个人经历和案例分享方面，“Kindly - Annual - 5504”提到使用来自 ElevenLabs 的干净语音样本取得了不错的效果，但仍不完美且不太稳定。

有趣或引发思考的观点方面，“Independent_Aside225”提出 Mozilla 有机会通过委托专业语音演员创建合适的训练数据集来做一件非常积极的事情。还有人探讨了语音克隆技术在未来可能对创意工作者产生的影响。

总的来说，关于 ElevenLabs 表现出色的原因，讨论中有人认为是高质量的数据，有人认为是技术架构和优化，观点多样且富有深度。但在达成共识方面，大家普遍认同高质量数据在其中起到了关键作用。