Vits2 Ru Natasha

🚀 VITS2文本转语音模型（基于Natasha数据集）

本模型基于Natasha数据集训练，用于将俄语文本转换为自然流畅的语音。它采用了先进的VITS2架构，在语音合成的质量和效率上有显著提升。

🚀 快速开始

若要使用该模型，用户可遵循 VITS2 PyTorch实现仓库 中提供的指南和脚本。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：相较于之前的VITS模型，VITS2解决了诸如不自然、计算效率低以及依赖音素转换等问题。
• 技术先进：利用对抗学习和架构设计，提高了语音合成的质量和效率。
• 应用广泛：可用于语音助手、有声读物生成、动画或视频配音等多种需要俄语文本转语音的场景。

📦 安装指南

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

💻 使用示例

基础用法

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

高级用法

可根据具体需求，调整模型参数以获得不同风格的语音输出。

📚 详细文档

模型详情

• 开发者：Jungil Kong, Jihoon Park, Beomjeong Kim, Jeongmin Kim, Dohee Kong, Sangjin Kim
• 共享者：LangSwap.app
• 模型类型：文本转语音
• 语言：俄语
• 许可证：MIT
• 微调模型：否

模型来源

• 仓库：VITS2 PyTorch实现
• 论文：VITS2论文

使用说明

• 直接使用：该模型可直接将俄语文本转换为语音。输入俄语文本，即可得到相应的音频输出。
• 下游应用：潜在的下游应用包括语音助手、有声读物生成、动画或视频配音等任何需要俄语文本转语音的应用。
• 适用范围：该模型是专门为俄语训练的，对于其他语言可能无法产生令人满意的结果。

偏差、风险和局限性

模型的性能和偏差可能受到其训练所用的Natasha数据集的影响。如果数据集在方言、口音或风格方面缺乏多样性，生成的语音可能也会反映这些局限性。

建议

用户应在其特定的应用场景中评估模型的性能，并注意潜在的偏差或局限性。

训练详情

• 训练数据：该模型在Natasha数据集上进行训练，该数据集是俄语语音记录的集合。
• 训练过程
  • 预处理：遵循仓库README中提到的文本和音频预处理步骤。
  • 训练超参数：可填写学习率、批量大小、使用的优化器等详细信息。

环境影响

可根据训练所用的计算资源填写有关环境影响的详细信息。

技术规格

• 模型架构和目标：VITS2架构在原始VITS的基础上进行了各种改进，包括但不限于说话人条件文本编码器、梅尔频谱图后验编码器以及归一化流中的Transformer块。
• 计算基础设施
  • 硬件：单块Nvidia RTX 4090
  • 软件：Python >= 3.11，PyTorch版本2.0.0

模型卡片联系方式

• Telegram群组
• Telegram个人
• GitHub仓库

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].

📄 许可证

本模型采用MIT许可证。