Speecht5 Finetuned Emirhan Tr

🚀 speecht5_finetuned_emirhan_tr

该模型是基于microsoft/speecht5_tts在土耳其语语音数据集上微调而来，能够为土耳其语提供高质量的文本转语音服务。

🚀 快速开始

本模型是 microsoft/speecht5_tts 在 erenfazlioglu/turkishvoicedataset 上的微调版本。 它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.3135

✨ 主要特性

• 基础模型采用基于Transformer的方法，特别是Transfer Transformer，能够从文本生成高质量的语音。
• 通过在土耳其语语音数据集上进行微调，该模型能够为土耳其语生成更自然、准确的语音。
• 适用于各种土耳其语的文本转语音（TTS）应用场景，如语音助手、自动公告以及为土耳其语使用者提供的无障碍工具等。

📚 详细文档

预期用途和局限性

本模型专为土耳其语的文本转语音（TTS）应用而设计。它可用于多种场景，例如语音助手、自动公告以及为土耳其语使用者提供的无障碍工具。

不过，该模型也存在一定的局限性：

• 模型的性能是针对土耳其语进行优化的，可能无法很好地泛化到其他语言。
• 对于罕见或特定领域的词汇，模型的处理效果可能不如常见词汇。

训练和评估数据

模型在土耳其语语音数据集上进行微调，该数据集由来自Microsoft Azure的高质量合成土耳其语语音记录组成。数据集被划分为训练集和评估集，评估集用于衡量模型的损失和整体性能。

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：0.0001
• 训练批次大小：4
• 评估批次大小：2
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：8
• 总训练批次大小：32
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率调度器热身步数：100
• 训练步数：660
• 混合精度训练：Native AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.42.4
• Pytorch 2.4.0+cu121
• Datasets 2.21.0
• Tokenizers 0.19.1

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。