HiFi-GAN：高效，高保真语音合成的生成对抗网络 姜俊il，金在贤，裴在京 在我们的，我们提出了HiFi-GAN：一种能够有效生成高保真语音的基于GAN的模型。我们在此存储库中将实现和预训练的模型作为开源提供。 摘要：最近有关语音合成的一些工作已经采用了生成对抗网络（GAN）来生成原始波形。尽管此类方法提高了采样效率和内存使用率，但其采样质量尚未达到自回归和基于流的生成模型的质量。在这项工作中，我们提出了HiFi-GAN，它可以实现高效和高保真语音合成。由于语音音频由具有不同周期的正弦信号组

注意：我（zachwe）没有创建此项目，因此不值得给予任何荣誉。 此配套的全部功劳应归功于Jungil Kong，Jaehyeon Kim，Jaekyoung Bae。 非常感谢他们创建了如此出色的声码器。 我所做的只是打包它，以使其更易于使用。 HiFi-GAN：高效，高保真语音合成的生成对抗网络 江，金在贤，在京裴 在我们的，我们提出了HiFi-GAN：一种能够有效生成高保真语音的基于GAN的模型。 我们在此存储库中将我们的实现和预训练的模型作为开源提供。 摘要：最近有关语音合成的一些工作