LibreAI / Аудио / Amphion
// audio · open-mmlab/Amphion

Amphion

Amphion — проект с открытым исходным кодом из категории «Аудио» от open-mmlab (open-mmlab/Amphion на GitHub). У него 10 305 звёзд на GitHub и 851 форк, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 25 марта 2026.

Open research toolkit for text-to-speech, voice conversion, singing voice and text-to-audio generation.

★ 10,3 тыс. звёзд⑂ 851 форкMITобновлено март 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
open-mmlab/Amphion
Звёзды GitHub
10 305
Форки
851
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
25 марта 2026
Категория
Аудио
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Set up the environment

    Clone the repo, create the pinned conda environment and run the dependency script - or pull the Docker image instead.

  2. Pick a task and model

    Choose your generation task (TTS, voice conversion, singing, text-to-audio) and a model line, such as MaskGCT or Vevo for zero-shot speech, from the per-task READMEs.

  3. Prepare data or grab a checkpoint

    Use Amphion's unified preprocessing for datasets like LibriTTS, LJSpeech or VCTK, or download a pretrained checkpoint from Hugging Face.

  4. Train or generate, then evaluate

    Run the model's training or inference recipe and score results with the built-in objective metrics (intelligibility, speaker similarity, FAD and more).

// возможности

Почему его любят

Many TTS architectures

FastSpeech2, VITS, VALL-E, NaturalSpeech2, Jets, the non-autoregressive MaskGCT and the controllable zero-shot Vevo family, with per-model code and checkpoints.

Voice, accent and singing conversion

Zero-shot voice conversion (Vevo, FACodec, Noro), accent conversion, and singing voice conversion/synthesis including the unified Vevo2 framework for speech and singing.

Text-to-audio and neural codecs

A latent-diffusion text-to-audio model, plus neural audio codecs such as DualCodec and FACodec for token-based generation.

Vocoder zoo

GAN vocoders (MelGAN, HiFi-GAN, BigVGAN), flow (WaveGlow), diffusion (DiffWave) and autoregressive (WaveNet, WaveRNN) vocoders under one roof.

Objective evaluation suite

F0 and energy modeling metrics, intelligibility (CER/WER), spectrogram distortion (FAD, MCD, PESQ, STOI) and speaker-similarity scoring.

Emilia dataset and visualizations

The 100k+ hour Emilia in-the-wild speech dataset with its Emilia-Pipe preprocessing pipeline, and interactive visualizations such as SingVisio that explain classic model internals.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Clone Amphion and enter the project directory.

    git clone https://github.com/open-mmlab/Amphion.git
    cd Amphion
  2. Create the conda environment

    Create and activate the Python environment the README specifies (a Docker image is the documented alternative).

    conda create --name amphion python=3.9.15
    conda activate amphion
  3. Install dependencies

    Run the project's environment script to install the required Python packages.

    sh env.sh
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains Amphion?

Amphion is maintained by the open-mmlab community and contributing research groups, with releases announced through the repository and its Discord.

Is Amphion free to use?

The toolkit is MIT-licensed. Individual datasets and some pretrained assets keep their own licenses - for example the Emilia dataset is CC BY-NC 4.0 - so check the asset you use.

Does it need a paid API key?

No. Amphion is a local research toolkit; models train and run on your own hardware, and you will want a GPU for serious training.

How does Amphion compare with Coqui TTS or ESPnet?

Those focus mainly on speech synthesis pipelines; Amphion covers a wider research surface - TTS, voice and singing conversion, text-to-audio, codecs, vocoders, metrics and datasets - with an emphasis on reproducing papers.

How do I get started?

Clone the repo, run the conda setup and env.sh, then follow the per-task README for a model like MaskGCT with its pretrained checkpoint.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Аудио

Coqui TTS

Deep learning toolkit for text-to-speech, battle-tested in research and production

★ 46,1 тыс. звёздMPL-2.0
Смотреть руководство →
Аудио

Fish Speech

Fish Speech — Fish Audio's expressive open text-to-speech and voice cloning: SOTA-quality TTS you can self-host, under the Fish Audio Community License (check terms)

★ 33,3 тыс. звёздCustom (check repo)
Смотреть руководство →
Аудио

sherpa

A speech-to-text server framework built on next-generation Kaldi.

★ 998 звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Аудио

bark

Suno's text-prompted generative audio model: speech, music and sound effects from text prompts

★ 39,3 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Аудио

audio.cpp

A pure C++ ggml inference engine for audio models — TTS, STT, VAD, voice conversion and music.

★ 3,4 тыс. звёздNOASSERTION
Смотреть руководство →
Аудио

TTS-Voice-Wizard

Speech-to-text-to-speech for VRChat, VTubers, and streamers.

★ 809 звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Аудио

Другие проекты из категории «Аудио» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если Amphion вам не подходит.

// ещё в категории audio

Больше проектов: Аудио

Соседние проекты из категории «Аудио» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к Amphion — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить Amphion

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.