- 对话式TTS:ChatTTS针对对话式任务进行了优化，实现了自然流畅的语音合成，同时支持多说话人。
- 细粒度控制:该模型能够预测和控制细粒度的韵律特征，包括笑声、停顿和插入词等。
- 更好的韵律:ChatTTS在韵律方面超越了大部分开源TTS模型。同时提供预训练模型，支持进一步的研究。
- 多语言支持：ChatTTS的一个关键特性是支持多种语言，包括英语和中文。这使其能够为广泛用户群提供服务，并克服语言障碍。
- 大规模数据训练：ChatTTS使用了大量数据进行训练，大约有1000万小时的中文和英文数据。这样的大规模训练使其声音合成质量高，听起来自然。
- 对话任务兼容性：ChatTTS很适合处理通常分配给大型语言模型LLMs的对话任务。它可以为对话生成响应，并在集成到各种应用和服务时提供更自然流畅的互动体验。
- 开源计划：项目团队计划开源一个经过训练的基础模型。这将使学术研究人员和社区开发人员能够进一步研究和发展这项技术。
- 控制和安全性：团队致力于提高模型的可控性，添加水印，并将其与LLMs集成。这些努力确保了模型的安全性和可靠性。
- 易用性：ChatTTS为用户提供了易于使用的体验。它只需要文本信息作为输入，就可以生成相应的语音文件。这样的简单性使其方便有语音合成需求的用户。
数据统计
数据评估
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