开源了，绝了。

主要观点总结

文章介绍了一个效果很棒的文本转语音开源模型MaskGCT，由港中大（深圳）和趣丸科技联合推出。MaskGCT能够生成更自然、更连贯的语音，并且支持控制语音的多种特征，如总长度、语速、停顿和音色等。此外，MaskGCT还能实现语音内容编辑和语音转换。

关键观点总结

关键观点1: MaskGCT模型的特点

MaskGCT是一个新一代大规模声音克隆的开源模型，相比现有的文本转语音模型，它生成的语音更自然、更连贯。它支持控制生成的语音的多种特征，如总长度、语速、停顿和音色等。

关键观点2: MaskGCT的功能

MaskGCT可以实现语音内容编辑和语音转换。通过遮罩与预测机制，它可以在没有对齐监督的情况下合成高质量的语音。此外，它还可以根据参考音频将源语音转换为目标语音的音色，同时保持语义内容不变。

关键观点3: MaskGCT的架构

MaskGCT采用两阶段架构，第一阶段模型使用文本预测从语音自监督学习模型中提取语义tokens，第二阶段在语义tokens的条件下生成声学tokens。这种设计旨在解决传统自回归和非自回归TTS系统的不足。

关键观点4: 如何访问和使用MaskGCT

用户可以通过提供的链接访问MaskGCT的论文、案例展示、下载模型、进行Demo展示。此外，文章还提供了历史盘点的开源项目推荐和推荐阅读的相关文章。

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