Speech
Apache-2.0 · Utilisation commerciale autorisée
Speech est une alternative gratuite et open-source à Resemble AI. Il peut être utilisé sans frais d'abonnement — et son code source est ouvert à tous pour inspection, modification et auto-hébergement.
Licence
Apache-2.0
GitHub
Remplace
1 outils commerciaux
Étoiles GitHub
⭐ 17.8k
Écrit en
Python
Forks
3.5k
Dernière activité
aujourd'hui
Croissance (7 jours)
+35 ★
asrdeeplearninggenerative-aimachine-translation
À propos
Un cadre d'IA générative évolutif construit pour les chercheurs et les développeurs travaillant sur des modèles de langage de grande taille, multimodaux et AI vocal (reconnaissance vocale automatique et synthèse vocale) Sa licence (Apache-2.0) est permissive : libre d'utiliser, de modifier et de redistribuer — y compris dans des produits commerciaux et propriétaires.
Ce que vous obtenez en changeant
- Pas d'abonnement, pas de tarification par siège — gratuit pour toujours, pour les particuliers et les entreprises.
- Vos données restent avec vous : elles peuvent fonctionner localement ou sur vos propres serveurs, sans verrouillage fournisseur.
- Le code source est public — vérifiable, extensible et maintenu ouvert par sa communauté.
Une alternative open-source à
D'autres alternatives à considérer
index-ttsAn Industrial-Level Controllable and Efficient Zero-Shot Text-To-Speech SystemTTS:robot: :speech_balloon: Deep learning for Text to Speech (Discussion forum: https://discourse.mozilla.org/c/tts)MeloTTSHigh-quality multi-lingual text-to-speech library by MyShell.ai. Support English, Spanish, French, Chinese, Japanese and Korean.sherpa-onnxSpeech-to-text, text-to-speech, speaker diarization, speech enhancement, source separation, and VAD using next-gen Kaldi with onnxruntime without Internet connection. Support embedded systems, Android, iOS, HarmonyOS, Raspberry Pi, RISC-V, RK NPU, Axera NPU, AmaryttsMARY TTS -- an open-source, multilingual text-to-speech synthesis system written in pure javavitsVITS: Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech