%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Luxembourgish Male Vits Tts
これはルクセンブルク語向けに設計された男性音声合成データセットで、言語オープンデータ計画の一部です。
ダウンロード数 18
リリース時間 : 7/3/2024
モデル概要
このデータセットはルクセンブルク語の男性音声合成システム構築に使用され、テキスト読み上げタスクをサポートし、ルクセンブルク語音声合成が必要なアプリケーションシナリオに適しています。
モデル特徴
ルクセンブルク語専用
ルクセンブルク語向けに設計された音声合成データセットで、この言語の発音特性に最適化されています。
男性音声
データセットには男性音声サンプルが含まれており、男性声の音声合成システム生成に適しています。
オープンデータ
言語オープンデータ計画の一環として、ルクセンブルク語音声技術の発展を促進します。
モデル能力
ルクセンブルク語テキスト読み上げ
男性音声合成
使用事例
音声アシスタント
ルクセンブルク語音声アシスタント
ルクセンブルク語をサポートする音声アシスタントアプリケーションの開発に使用
自然で流暢なルクセンブルク語男性音声出力を提供
教育技術
言語学習アプリ
ルクセンブルク語学習アプリの発音デモ機能開発に使用
学習者が正しいルクセンブルク語発音を習得するのを支援
SafetensorsおすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98