牛P的是它是通过对OpenAI的Whisper语音识别模型反向工程来实现的。
通过这种反转过程，WhisperSpeech能够接收文本输入，并利用修改后的Whisper模型生成听起来自然的语音输出。
输出的语音在发音准确性和自然度方面都非常的优秀。
WhisperSpeech 项目路线图：
-声学标记提取：改进声学标记的提取过程。
-语义标记提取：使用Whisper模型生成和量化语义标记。
-S->A模型转换：开发将语义标记转换为声学标记的模型。
-T->S模型转换：实现从文本标记到语义标记的转换。
-提升EnCodec语音质量：优化EnCodec模型以提高语音合成质量。
-短句推理优化：改善系统处理短句的能力。
-扩展情感语音数据集：收集更大的情感语音数据。
-文档化LibriLight数据集：详细记录HuggingFace上的数据集。
-多语言语音收集：聚集社区资源，收集多种语言的语音。
-训练多语言模型：开发支持多语言的文本到语音模型。
GitHub：https://github.com/collabora/WhisperSpeech
网站：https://collabora.github.io/WhisperSpeech/
在线体验：https://replicate.com/lucataco/whisperspeech-small
