VITS (Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech) представляет собой современную модель синтеза речи, которая использует комбинацию вариационного автоэнкодера, нормализующих флоу и adversarial training для генерации аудиоволны непосредственно из текстовых данных. Эта модель была разработана с целью улучшения качества синтезируемой речи, обеспечивая более естественное и выразительное воспроизведение, чем традиционные подходы к синтезу речи.

Основная идея VITS заключается в том, чтобы объединить преимущества различных методов машинного обучения, таких как вариационные автоэнкодеры и генеративные состязательные сети (GAN). Это позволяет модели не только эффективно обрабатывать текстовые входные данные, но и генерировать высококачественные аудиофайлы, которые звучат более естественно и эмоционально. VITS находит применение в различных областях, включая создание голосовых помощников, автоматизированные системы озвучивания и другие приложения, требующие синтеза речи.

• Прямое преобразование текста в аудиоволну без промежуточных представлений.
• Использование вариационного автоэнкодера для улучшения качества синтезируемой речи.
• Интеграция нормализующих флоу для повышения стабильности и качества генерации.
• Применение adversarial training для создания более естественного звучания.
• Поддержка различных языков и акцентов, что делает модель универсальной.
• Способность к обучению на небольших объемах данных, что снижает требования к ресурсам.