Vits2 Ru Natasha

🚀 VITS2 テキスト読み上げ（ナターシャデータセット版）

このモデルは、シングルステージのテキスト読み上げシステムであるVITS2を、ロシア語用のナターシャデータセットで学習させたものです。VITS2は、前作のVITSモデルにおける不自然さ、計算効率、音素変換への依存などの問題を解決しています。このモデルは敵対的学習とアーキテクチャ設計を活用して、品質と効率を向上させています。

✨ 主な機能

• このモデルは、ロシア語のテキストを自然な音声に変換することができます。
• 敵対的学習とアーキテクチャ設計により、音声合成の品質と効率が向上しています。

📦 インストール

このモデルは、以下のリポジトリとともに使用することを想定しています。 https://github.com/shigabeev/vits2-inference

以下は使用例です。

git clone git@github.com:shigabeev/vits2-inference.git
cd vits2-inference
pip install -r requirements.txt
python infer_onnx.py --model natasha.onnx --text "Привет! Я Наташа!"

💻 使用例

基本的な使用法

このモデルは、ロシア語のテキストを直接音声に変換することができます。ロシア語のテキストを入力すると、対応する音声出力が生成されます。

高度な使用法

このモデルの潜在的な下流アプリケーションには、ボイスアシスタント、オーディオブックの生成、アニメーションやビデオのナレーションなど、ロシア語のテキスト読み上げが必要なあらゆるアプリケーションが含まれます。

⚠️ 重要提示

このモデルはロシア語用に特化して学習されており、他の言語では満足できる結果が得られない場合があります。

💡 使用建议

ユーザーは、特定のアプリケーションコンテキストでのモデルのパフォーマンスを評価し、潜在的なバイアスや制限に注意する必要があります。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

• 開発者: Jungil Kong, Jihoon Park, Beomjeong Kim, Jeongmin Kim, Dohee Kong, Sangjin Kim
• 共有者: LangSwap.app
• モデルタイプ: テキスト読み上げ
• 言語 (NLP): ロシア語
• ライセンス: MIT
• ファインチューニング元のモデル: なし

モデルのソース

• リポジトリ: VITS2 PyTorch Implementation
• 論文: VITS2 paper

モデルの使用方法

このモデルを使用するには、ユーザーはVITS2 PyTorch Implementationリポジトリに提供されているガイドラインとスクリプトに従うことができます。

学習の詳細

学習データ

このモデルは、ロシア語の音声録音のコレクションであるナターシャデータセットで学習されました。

学習手順

• 前処理: リポジトリのREADMEに記載されているテキストと音声の前処理手順に従いました。
• 学習ハイパーパラメータ: 学習レジーム（学習率、バッチサイズ、使用されたオプティマイザーなどの詳細を記載）

概要

VITS2モデルは、以前のテキスト読み上げモデルに比べてパフォーマンスが向上しており、より自然で効率的な音声合成を提供します。

環境への影響

学習に使用されたコンピュートリソースに基づいて、環境への影響に関する詳細を記載することができます。

技術仕様

モデルアーキテクチャと目的

VITS2アーキテクチャは、元のVITSに比べて様々な改良が加えられており、話者条件付きテキストエンコーダー、メルスペクトログラム事後エンコーダー、正規化フロー内のトランスフォーマーブロックなどが含まれます。

コンピュートインフラストラクチャ

• ハードウェア: 単一のNvidia RTX 4090
• ソフトウェア:
  • Python >= 3.11
  • PyTorchバージョン2.0.0

APA:

Kong, J., Park, J., Kim, B., Kim, J., Kong, D., & Kim, S. (Year). VITS2: Improving Quality and Efficiency of Single-Stage Text-to-Speech with Adversarial Learning and Architecture Design. [Journal/Conference Name], [pages].

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

モデルカードの問い合わせ先

• https://t.me/voice_stuff_chat
• https://t.me/frappuccino_o
• https://github.com/shigabeev