tts_transformer-ru-cv7_css10オープンソースのテキスト音声変換モデル - 無料でロシア語の男性声の音声合成を実現

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Tts Transformer Ru Cv7 Css10

facebookによって開発

fairseq S²ベースのTransformerテキスト音声変換モデルで、ロシア語単一話者男性声をサポートし、Common Voice v7で事前学習されCSS10でファインチューニングされています。

音声合成その他#ロシア語TTS #単一話者男性声 #Transformerアーキテクチャ

ダウンロード数 96

リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

これはロシア語テキスト音声変換(TTS)モデルで、Transformerアーキテクチャを採用し、ロシア語テキストを自然な音声に変換できます。

モデル特徴

ロシア語単一話者男性声

ロシア語に最適化された単一話者男性声の音声合成

Transformerアーキテクチャ

先進的なTransformerアーキテクチャを採用し、高品質な音声合成を提供

複数データセット学習

Common Voice v7で事前学習し、CSS10でファインチューニングすることで音声品質を向上

モデル能力

ロシア語テキスト音声変換

高品質音声合成

使用事例

音声アプリケーション

音声アシスタント

ロシア語音声アシスタントに自然な音声出力を提供

自然で流暢なロシア語音声を生成

オーディオブック

ロシア語テキストを音声に変換してオーディオブック制作に利用

クリアで自然な朗読効果を提供

🚀 tts_transformer-ru-cv7_css10

このモデルは、fairseq S^2（論文/コード）からのTransformer テキスト読み上げモデルです。

言語: ロシア語
音声: 男性の単一話者音声
事前学習データ: Common Voice v7、微調整データ: CSS10

🚀 クイックスタート

このモデルは、ロシア語のテキストを音声に変換するために使用できます。以下の使用例を参考に、モデルを使ってみましょう。

💻 使用例

基本的な使用法

from fairseq.checkpoint_utils import load_model_ensemble_and_task_from_hf_hub
from fairseq.models.text_to_speech.hub_interface import TTSHubInterface
import IPython.display as ipd


models, cfg, task = load_model_ensemble_and_task_from_hf_hub(
    "facebook/tts_transformer-ru-cv7_css10",
    arg_overrides={"vocoder": "hifigan", "fp16": False}
)
model = models[0]
TTSHubInterface.update_cfg_with_data_cfg(cfg, task.data_cfg)
generator = task.build_generator(model, cfg)

text = "Здравствуйте, это пробный запуск."

sample = TTSHubInterface.get_model_input(task, text)
wav, rate = TTSHubInterface.get_prediction(task, model, generator, sample)

ipd.Audio(wav, rate=rate)

詳細な使用方法については、fairseq S^2の例を参照してください。

📚 ドキュメント

引用情報

@inproceedings{wang-etal-2021-fairseq,
    title = "fairseq S{\^{}}2: A Scalable and Integrable Speech Synthesis Toolkit",
    author = "Wang, Changhan  and
      Hsu, Wei-Ning  and
      Adi, Yossi  and
      Polyak, Adam  and
      Lee, Ann  and
      Chen, Peng-Jen  and
      Gu, Jiatao  and
      Pino, Juan",
    booktitle = "Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations",
    month = nov,
    year = "2021",
    address = "Online and Punta Cana, Dominican Republic",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2021.emnlp-demo.17",
    doi = "10.18653/v1/2021.emnlp-demo.17",
    pages = "143--152",
}