Parler-TTS 是一系列完全开源的文本转语音模型，旨在生成高质量、自然流畅的语音。

这些模型经过了超过45,000小时的语音数据训练，因此能够在多种特性上表现出色，例如词错误率（WER）更低、能够准确遵循描述，以及擅长发音复杂的句子。一个显著的新特性是引入了说话者一致性，这意味着生成的语音在不同场合中保持同一说话者的声音特征，使得这些模型可以直接投入生产使用。

模型是完全开源的，从标注过程到训练数据集、模型权重和训练方法都公开发布。这为开发者和研究人员提供了极大的灵活性和可扩展性。

举个例子：假设你正在开发一个语言学习应用程序。通过使用 Parler-TTS 模型，你可以为用户提供个性化的听力练习材料。例如，用户可以选择他们喜欢的语音特征（如性别、说话速度、背景噪声等），然后应用程序根据这些设置生成练习材料。这不仅提升了用户体验，还可以帮助用户在更接近真实生活场景中进行学习。

未来，Parler-TTS 团队计划进一步优化模型以提升其生成速度，因此请继续关注他们的更新！