MoonInTheRiver/DiffSinger

What it solves

DiffSinger는 고품질의 노래 목소리 합성 (SVS) 및 텍스트 음성 변환 (TTS) 생성의 과제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 가사와 음고 정보를 사용하여 확산 모델 기반의 접근 방식을 통해 오디오 파형을 생성함으로써, 더 자연스럽고 표현력이 풍부한 노래 목소리를 제공하는 것을 목표로 합니다.

How it works

이 프로젝트는 가사, MIDI, 또는 실제 음고 (ground-truth F0) 데이터와 같은 입력을 통해 mel-spectrograms를 생성하기 위한 "확산 메커니즘"을 구현합니다. 사용되는 파이프라인에 따라, 음고를 명시적으로 또는 암시적으로 예측할 수 있습니다. 생성된 mel-spectrograms는 이후 HiFiGAN 또는 NSF-HiFiGAN과 같은 보코더 (vocoders)를 사용하여 들을 수 있는 파형으로 변환됩니다.

Who it’s for

오디오 합성, 음악 생성 AI, 그리고 음성 합성 (TTS) 분야에서 확산 모델 기반의 오디오 생성을 구현하거나 실험하고자 하는 연구자 및 개발자들을 위한 것입니다.

Highlights

• Dual Capability: 노래 목소리 합성 (SVS) 및 텍스트 음성 변환 (TTS)을 모두 지원합니다.
• Flexible Pipelines: 음고 처리 (명시적 vs. 암시적 예측) 및 입력 유형 (MIDI, 가사, 및 실제 음고 F0)에 대해 다양한 구성을 제공합니다.
• Acceleration: 합성 과정을 가속화하기 위한 PNDM (Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models) 플러그인을 포함합니다.
• Integration: 고충실도 오디오 출력을 위해 HiFiGAN 및 NSF-HiFiGAN과 같은 업계 표준 보코더 (vocoders)를 사용하여 출력합니다."} ]} (Note: The user requested a single JSON array if multiple JSONs are requested, but the provided schema is an object. I will follow the schema provided in the context.) } (Note: The user requested a single JSON object per language, but the provided instructions say