Indri 0.1 350m Tts

🚀 indri-0.1-350m-tts 語音合成模型

Indri 是一系列能夠進行文本轉語音（TTS）、自動語音識別（ASR）和音頻續寫的音頻模型。本模型是該系列中的中等規模（3.5 億參數）模型，支持兩種語言的 TTS 任務：英語和印地語。

項目鏈接

🚀 快速開始

🤗 使用 pipelines 快速上手

使用以下代碼開始使用該模型。Pipelines 是使用該模型的最佳方式。

import torch
import torchaudio
from transformers import pipeline

model_id = '11mlabs/indri-0.1-350m-tts'
task = 'indri-tts'

pipe = pipeline(
    task,
    model=model_id,
    device=torch.device('cuda:0'), # 根據你的硬件進行更新
    trust_remote_code=True
)

output = pipe(['Hi, my name is Indri and I like to talk.'], speaker = '[spkr_63]')

torchaudio.save('output.wav', output[0]['audio'][0], sample_rate=24000)

可用的說話人

自託管服務

git clone https://github.com/cmeraki/indri.git
cd indri
pip install -r requirements.txt

# 安裝 ffmpeg（對於 Mac/Windows，請參考：https://www.ffmpeg.org/download.html）
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y
sudo apt install ffmpeg -y

python -m inference --model_path 11mlabs/indri-0.1-350m-tts --device cuda:0 --port 8000

✨ 主要特性

1. 小巧輕便：基於 GPT - 2 中等架構，該方法可擴展到任何基於自迴歸變壓器的架構。
2. 超快速：使用我們的自託管服務選項，在 RTX6000Ada NVIDIA GPU 上，模型速度可達每秒 300 個令牌（每秒生成 3 秒音頻），且首令牌生成時間低於 20 毫秒。
3. 高併發：在 RTX6000Ada 上，可支持約 300 個序列的批量處理，全上下文長度為 1024 個令牌。
4. 語音克隆：支持使用短提示（<5 秒）進行語音克隆。
5. 多語言混合：支持英語和印地語的代碼混合文本輸入。

📦 安裝指南

克隆倉庫

git clone https://github.com/cmeraki/indri.git
cd indri

安裝依賴

pip install -r requirements.txt

安裝 ffmpeg

# 對於 Mac/Windows，請參考：https://www.ffmpeg.org/download.html
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y
sudo apt install ffmpeg -y

💻 使用示例

基礎用法

import torch
import torchaudio
from transformers import pipeline

model_id = '11mlabs/indri-0.1-350m-tts'
task = 'indri-tts'

pipe = pipeline(
    task,
    model=model_id,
    device=torch.device('cuda:0'), # 根據你的硬件進行更新
    trust_remote_code=True
)

output = pipe(['Hi, my name is Indri and I like to talk.'], speaker = '[spkr_63]')

torchaudio.save('output.wav', output[0]['audio'][0], sample_rate=24000)

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

indri - 0.1 - 350m - tts 是一個基於變壓器架構的新型超小型輕量級 TTS 模型。它將音頻建模為令牌，並能生成高質量音頻，同時能一致地克隆說話人的風格。

示例音頻

詳細信息

🔧 技術細節

該模型的工作原理如下：

1. 將輸入文本轉換為令牌。
2. 在基於 GPT - 2 的變壓器模型上運行自迴歸解碼，生成音頻令牌。
3. 將音頻令牌（使用 Kyutai/mimi）解碼為音頻。

更多關於該模型構建的技術細節，請閱讀我們的博客此處。

📄 許可證

本模型採用 cc - by - sa - 4.0 許可證，且不可用於商業用途，僅用於研究展示。

引用信息

如果您在研究中使用了此模型，請引用：

@misc{indri-multimodal-alm,
  author       = {11mlabs},
  title        = {Indri: Multimodal audio language model},
  year         = {2024},
  publisher    = {GitHub},
  journal      = {GitHub Repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/cmeraki/indri}},
  email        = {compute@merakilabs.com}
}

相關 BibTex 引用

1. nanoGPT

@techreport{kyutai2024moshi,
      title={Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue},
      author={Alexandre D\'efossez and Laurent Mazar\'e and Manu Orsini and
      Am\'elie Royer and Patrick P\'erez and Herv\'e J\'egou and Edouard Grave and Neil Zeghidour},
      year={2024},
      eprint={2410.00037},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={eess.AS},
      url={https://arxiv.org/abs/2410.00037},
}

2. Whisper

@misc{radford2022whisper,
  doi = {10.48550/ARXIV.2212.04356},
  url = {https://arxiv.org/abs/2212.04356},
  author = {Radford, Alec and Kim, Jong Wook and Xu, Tao and Brockman, Greg and McLeavey, Christine and Sutskever, Ilya},
  title = {Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision},
  publisher = {arXiv},
  year = {2022},
  copyright = {arXiv.org perpetual, non-exclusive license}
}

3. silero-vad

@misc{Silero VAD,
  author = {Silero Team},
  title = {Silero VAD: pre-trained enterprise-grade Voice Activity Detector (VAD), Number Detector and Language Classifier},
  year = {2024},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/snakers4/silero-vad}},
  commit = {insert_some_commit_here},
  email = {hello@silero.ai}
}