Darijatts V0.1 500M

🚀 モロッコ・ダリジャ語のテキスト読み上げモデル

このモデルは、モロッコのダリジャ語用のテキスト読み上げ（TTS）モデルです。OuteAI/OuteTTS - 0.2 - 500M をベースに、KandirResearch/DarijaTTS - clean データセットを用いてファインチューニングされています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、モロッコのダリジャ語のテキストを音声に変換するためのTTSモデルです。以下の手順で使用できます。

✨ 主な機能

• モロッコのダリジャ語に特化したテキスト読み上げ機能
• Unslothの SFTTrainer を用いた高精度なファインチューニング
• LoRAベースのファインチューニングによる効率的な学習

📦 インストール

outetts と llama - cpp - python をインストールします。

pip install outetts llama-cpp-python huggingface_hub

💻 使用例

基本的な使用法

import outetts
from outetts.models.config import GenerationConfig
from huggingface_hub import hf_hub_download

model_path = hf_hub_download(
    repo_id="KandirResearch/DarijaTTS-v0.1-500M",
    filename="unsloth.Q8_0.gguf",
)
model_config = outetts.GGUFModelConfig_v2(
    model_path=model_path,
    tokenizer_path="KandirResearch/DarijaTTS-v0.1-500M",
)
interface = outetts.InterfaceGGUF(model_version="0.3", cfg=model_config)

def tts(text, temperature=0.3, repetition_penalty=1.1):
    gen_cfg = GenerationConfig(
        text=text,
        temperature=temperature,
        repetition_penalty=repetition_penalty,
        max_length=4096,
    )
    output = interface.generate(config=gen_cfg)
    output_path = "output.wav"
    output.save(output_path)
    return output_path

# Example usage
audio_path = tts("السلام كيداير لاباس عليك؟")
print(f"Generated audio saved at: {audio_path}")

📚 ドキュメント

モデル詳細

訓練

このモデルは、Unsloth の SFTTrainer を用いてファインチューニングされています。データセットは OuteTTS訓練ガイド に従って前処理されており、LoRAベースのファインチューニングが適用されています。

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache - 2.0ライセンスの下で公開されています。

サポート

何か問題や改善点があれば、自由にディスカッションやPRを開いてください！