Mms Tts Kor

🚀 大規模多言語音声 (MMS): 韓国語テキスト読み上げ

このリポジトリには、韓国語 (kor) のテキスト読み上げ (TTS) モデルのチェックポイントが含まれています。

このモデルは、Facebookの 大規模多言語音声 プロジェクトの一部であり、多様な言語に対応した音声技術を提供することを目的としています。サポートされている言語とそのISO 639 - 3コードの詳細は、MMS言語カバレッジ概要 で確認でき、すべてのMMS - TTSチェックポイントはHugging Face Hubの facebook/mms - tts で見ることができます。

MMS - TTSは、🤗 Transformersライブラリのバージョン4.33以降で利用可能です。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

VITS (Variational Inference with adversarial learning for end - to - end Text - to - Speech) は、入力テキストシーケンスに基づいて音声波形を予測するエンドツーエンドの音声合成モデルです。これは、事後エンコーダ、デコーダ、および条件付き事前分布から構成される条件付き変分オートエンコーダ (VAE) です。

Transformerベースのテキストエンコーダと複数の結合層から構成されるフローベースのモジュールによって、スペクトログラムベースの音響特徴量が予測されます。スペクトログラムは、HiFi - GANボコーダと同様のスタイルで、転置畳み込み層のスタックを使用してデコードされます。同じテキスト入力が複数の方法で話される可能性があるTTS問題の1対多の性質に着想を得て、このモデルには確率的な持続時間予測器も含まれており、同じ入力テキストから異なるリズムの音声を合成することができます。

このモデルは、変分下限と敵対的トレーニングから導出される損失の組み合わせを使用してエンドツーエンドでトレーニングされます。モデルの表現力を向上させるために、条件付き事前分布に正規化フローが適用されます。推論時には、持続時間予測モジュールに基づいてテキストエンコーディングがアップサンプリングされ、その後、フローモジュールとHiFi - GANデコーダのカスケードを使用して波形にマッピングされます。持続時間予測器の確率的な性質により、このモデルは非決定的であり、同じ音声波形を生成するには固定シードが必要です。

MMSプロジェクトでは、各言語に対して個別のVITSチェックポイントがトレーニングされています。

📦 インストール

MMS - TTSは、🤗 Transformersライブラリのバージョン4.33以降で利用可能です。このチェックポイントを使用するには、まずライブラリの最新バージョンをインストールします。

pip install --upgrade transformers accelerate

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

model = VitsModel.from_pretrained("facebook/mms-tts-kor")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mms-tts-kor")

text = "some example text in the Korean language"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    output = model(**inputs).waveform

高度な使用法

結果の波形を .wav ファイルとして保存することができます。

import scipy

scipy.io.wavfile.write("techno.wav", rate=model.config.sampling_rate, data=output)

または、Jupyter Notebook / Google Colabで表示することもできます。

from IPython.display import Audio

Audio(output, rate=model.config.sampling_rate)

⚠️ 重要提示

このチェックポイントの場合、入力テキストは uroman ツールを使用してラテンアルファベットに変換する必要があります。

📄 ライセンス

このモデルは CC - BY - NC 4.0 ライセンスです。

BibTex引用

このモデルは、Meta AIのVineel Pratapらによって開発されました。このモデルを使用する場合は、MMSの論文を引用することを検討してください。

@article{pratap2023mms,
    title={Scaling Speech Technology to 1,000+ Languages},
    author={Vineel Pratap and Andros Tjandra and Bowen Shi and Paden Tomasello and Arun Babu and Sayani Kundu and Ali Elkahky and Zhaoheng Ni and Apoorv Vyas and Maryam Fazel-Zarandi and Alexei Baevski and Yossi Adi and Xiaohui Zhang and Wei-Ning Hsu and Alexis Conneau and Michael Auli},
    journal={arXiv},
    year={2023}
}