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基于 ChatTTS 2600个音色库稳定性评分并按性别和年龄分类 可试听提供了一个系统化的方法对不同音色进行评估和打分，帮助用户选择在不同应用场景下音色稳定性较好的音色。用户可以根据自己的需求，比如长句、短句、多句文本的音色稳定性，选择最合适的音色。
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基于 ChatTTS 2600个音色库稳定性评分
并按性别和年龄分类 可试听
提供了一个系统化的方法对不同音色进行评估和打分，帮助用户选择在不同应用场景下音色稳定性较好的音色。
用户可以根据自己的需求，比如长句、短句、多句文本的音色稳定性，选择最合适的音色。

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基于 ChatTTS 2600个音色库稳定性评分

并按性别和年龄分类 可试听

提供了一个系统化的方法对不同音色进行评估和打分，帮助用户选择在不同应用场景下音色稳定性较好的音色。

用户可以根据自己的需求，比如长句、短句、多句文本的音色稳定性，选择最合适的音色。

项目不仅提供了音色稳定性评分，还按照性别和年龄进行了分类，这对需要特定性别和年龄音色的应用场景（如个性化语音助手、教育软件等）非常有用。

详细介绍：https://t.co/fMoVGRcRXf
查看：https://t.co/SZTK3SyMaO


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用 老师的方法好简单，在 macOS 上也跑起来了。🥳
• 安装 python3 和 pip (可以问 ChatGPT）
• python3 -m venv venv (创建虚拟环境)
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来了来了，XDM !!
在爬取 civitai 2600 多张最热的图片后，我把他们的 Prompt 组成了 Json 丢给了 ChatGPT 做分析
于是就有了 Prompt 的热词库。下次直接怼上，就管用。
顺便说下，CivitAI 是有官方 github 库，提供 API 接口来下载图片和 Prompt 的：

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• 黄赟 • -- 点击
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我去
这个语音克隆模型有点牛P 哈哈哈
使用了 250,000 小时的中英双语语音数据训练
只需15秒的声音就能完美克隆声音，保持音色和情感
Llasa-3B 可以通过输入一个带有情感特征的语音提示（Prompt），在生成目标语音时保留提示语音中的情感特征。
基于 LLaMA 语言模型（ 1B、3B 和 8B

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