Vits2 Ru Natasha

🚀 VITS2文本轉語音模型（基於Natasha數據集）

本模型基於Natasha數據集訓練，用於將俄語文本轉換為自然流暢的語音。它採用了先進的VITS2架構，在語音合成的質量和效率上有顯著提升。

🚀 快速開始

若要使用該模型，用戶可遵循 VITS2 PyTorch實現倉庫 中提供的指南和腳本。示例用法如下：

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!"

✨ 主要特性

• 性能提升：相較於之前的VITS模型，VITS2解決了諸如不自然、計算效率低以及依賴音素轉換等問題。
• 技術先進：利用對抗學習和架構設計，提高了語音合成的質量和效率。
• 應用廣泛：可用於語音助手、有聲讀物生成、動畫或視頻配音等多種需要俄語文本轉語音的場景。

📦 安裝指南

git clone git@github.com:shigabeev/vits2-inference.git
cd vits2-inference
pip install -r requirements.txt

💻 使用示例

基礎用法

python infer_onnx.py --model natasha.onnx --text "Привет! Я Наташа!"

高級用法

可根據具體需求，調整模型參數以獲得不同風格的語音輸出。

📚 詳細文檔

模型詳情

• 開發者：Jungil Kong, Jihoon Park, Beomjeong Kim, Jeongmin Kim, Dohee Kong, Sangjin Kim
• 共享者：LangSwap.app
• 模型類型：文本轉語音
• 語言：俄語
• 許可證：MIT
• 微調模型：否

模型來源

• 倉庫：VITS2 PyTorch實現
• 論文：VITS2論文

使用說明

• 直接使用：該模型可直接將俄語文本轉換為語音。輸入俄語文本，即可得到相應的音頻輸出。
• 下游應用：潛在的下游應用包括語音助手、有聲讀物生成、動畫或視頻配音等任何需要俄語文本轉語音的應用。
• 適用範圍：該模型是專門為俄語訓練的，對於其他語言可能無法產生令人滿意的結果。

偏差、風險和侷限性

模型的性能和偏差可能受到其訓練所用的Natasha數據集的影響。如果數據集在方言、口音或風格方面缺乏多樣性，生成的語音可能也會反映這些侷限性。

建議

用戶應在其特定的應用場景中評估模型的性能，並注意潛在的偏差或侷限性。

訓練詳情

• 訓練數據：該模型在Natasha數據集上進行訓練，該數據集是俄語語音記錄的集合。
• 訓練過程
  • 預處理：遵循倉庫README中提到的文本和音頻預處理步驟。
  • 訓練超參數：可填寫學習率、批量大小、使用的優化器等詳細信息。

環境影響

可根據訓練所用的計算資源填寫有關環境影響的詳細信息。

技術規格

• 模型架構和目標：VITS2架構在原始VITS的基礎上進行了各種改進，包括但不限於說話人條件文本編碼器、梅爾頻譜圖後驗編碼器以及歸一化流中的Transformer塊。
• 計算基礎設施
  • 硬件：單塊Nvidia RTX 4090
  • 軟件：Python >= 3.11，PyTorch版本2.0.0

模型卡片聯繫方式

• Telegram群組
• Telegram個人
• GitHub倉庫

引用格式

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].

📄 許可證

本模型採用MIT許可證。