一项实际基准测试在 CPU 性能上评估了四种语音克隆模型(Pocket TTS、Kokoro、Audio88 & Yassin 和 XTTS v2)。评估重点关注说话人相似度、自然度、清晰度和延迟,使用了具有不同说话人和口音的 VCTK 数据集。研究发现,虽然 XTTS v2 和 Audio88 & Yassin 是真正的零样本克隆模型,但 Kokoro 在自然度方面表现更好,而 Pocket TTS 和 Kokoro 可作为 CPU 质量和速度的有用基准。该基准测试由一个名为 Neo 的 AI 代理进行,该代理还识别并修复了 VCTK 数据集中的一个数据错误。 AI
影响 为开发者在选择基于 CPU 的语音克隆模型时提供实用见解,突出了克隆保真度、自然度和速度之间的权衡。
排序理由 该集群描述了对现有语音克隆模型的实际基准测试和评估,包括方法论和数据集分析。
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