MoonInTheRiver/DiffSinger

What it solves

DiffSinger 是为了解决高质量歌声合成 (SVS) 与文本转语音 (TTS) 生成的挑战而设计的。它旨在通过利用基于扩散模型的方法，从歌词和音高信息生成音频波形，从而提供更自然且更具表现力的歌声。

How it works

该项目实现了一个“浅层扩散机制”(shallow diffusion mechanism) 来从歌词、MIDI 或真实音高 (ground-truth F0) 数据等输入中生成 mel-spectrograms。根据所使用的流水线 (pipeline)，它可以显式地或隐式地预测音高。生成的 mel-spectrograms 随后会使用 HiFiGAN 或 NSF-HiFiGAN 等声码器 (vocoders) 转换成可听的音频波形。

Who it’s for

致力于音频合成、音乐生成式 AI 以及语音合成 (TTS) 的研究人员和开发者，他们想要实现或实验基于扩散模型的音频生成。

Highlights

• Dual Capability: 支持歌声合成 (SVS) 与文本转语音 (TTS)。

• Flexible Pipelines: 为处理音高 (显式 vs. 隐式预测) 和输入类型 (MIDI, 歌词, 和真实音高 F0) 提供多种配置。

• Acceleration: 包含一个用于 PNDM (Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models) 的插件，以加速合成过程。

• Integration: 使用 HiFiGAN 和 NSF-HiFiGAN 等行业标准声码器 (vocoders) 以获得高保真度的音频输出。"},