Выпущена система Parler-TTS: полностью открытая модель текст в речь с продвинутым синтезом речи для сложных и легких приложений.

 Parler-TTS Released: A Fully Open-Sourced Text-to-Speech Model with Advanced Speech Synthesis for Complex and Lightweight Applications

“`html

Parler-TTS: Инновационная библиотека текст в речь

Parler-TTS представляет собой передовую библиотеку текст в речь, включающую две модели: Parler-TTS Large v1 и Parler-TTS Mini v1. Обе модели обучены на впечатляющих 45 000 часов аудиоданных, что позволяет им генерировать высококачественную и естественно звучащую речь с удивительным контролем над различными параметрами.

Модель Parler-TTS Large v1 обладает 2,2 миллиардами параметров, что делает ее мощным инструментом для сложных задач синтеза речи. С другой стороны, Parler-TTS Mini v1 служит в качестве легкой альтернативы, предлагая аналогичные возможности в более компактной форме. Обе модели являются частью более широкого проекта Parler-TTS, который стремится предоставить сообществу всеобъемлющие ресурсы для обучения TTS и код предварительной обработки наборов данных, способствуя инновациям и развитию в области синтеза речи.

Особенности Parler-TTS

Одной из выдающихся особенностей обеих моделей Parler-TTS является их способность обеспечивать согласованность говорящего в различных ситуациях. Модели обучены на 34 различных дикторах, каждый из которых характеризуется именем (например, Jon, Lea, Gary, Jenna, Mike, Laura). Эта функция позволяет пользователям указывать конкретного диктора в своих текстовых описаниях, обеспечивая генерацию согласованных голосовых выводов в различных ситуациях.

Проект Parler-TTS выделяется среди других моделей TTS своим приверженностью принципам открытого исходного кода. Все наборы данных, инструменты предварительной обработки, код обучения и веса моделей публично выпущены под лицензиями с открытым исходным кодом. Этот подход позволяет сообществу развивать и расширять работу, способствуя развитию еще более мощных моделей TTS. Экосистема проекта включает репозиторий Parler-TTS для обучения моделей и их настройки, репозиторий Data-Speech для аннотации наборов данных и организацию Parler-TTS для доступа к аннотированным наборам данных и будущим контрольным точкам.

Оптимизация качества речи

Для оптимизации качества и характеристик генерируемой речи Parler-TTS предлагает несколько полезных советов для пользователей. Один из ключевых методов – включение конкретных терминов в текстовое описание для контроля четкости аудио. Например, использование фразы “очень четкое аудио” побудит модель генерировать аудиовыход высочайшего качества. В то же время, использование “очень шумного аудио” внесет большие уровни фонового шума, позволяя создавать более разнообразные и реалистичные речевые среды по необходимости.

Пунктуация играет ключевую роль в управлении просодией генерируемой речи. Пользователи могут использовать эту функцию, чтобы придать нюансы и естественные паузы в выходе. Например, стратегическое размещение запятых во входном тексте приведет к небольшим паузам в генерируемой речи, имитируя естественный ритм и поток человеческого разговора. Этот простой, но эффективный метод позволяет более тонко управлять темпом и акцентом в генерируемом аудио.

Остальные характеристики речи, такие как пол, скорость речи, высота тона и реверберация, могут быть непосредственно управляемы через текстовое описание. Этот уровень контроля позволяет пользователям тонко настраивать генерируемую речь, чтобы соответствовать конкретным требованиям или предпочтениям. Тщательно выстраивая входное описание, пользователи могут добиться широкого спектра голосовых характеристик, от медленного, глубокого мужского голоса до быстрого, высокопроходного женского, с различными уровнями реверберации для имитации различных акустических сред.

Parler-TTS представляет собой передовую библиотеку текст в речь, включающую две модели: Large v1 и Mini v1. Обученные на 45 000 часов аудио, эти модели генерируют речь высокого качества с управляемыми характеристиками. Библиотека обеспечивает согласованность говорящего на 34 голосах и поддерживает принципы открытого исходного кода, способствуя инновациям в сообществе. Пользователи могут оптимизировать выход, указывая четкость аудио, используя пунктуацию для контроля просодии и управляя характеристиками речи через текстовые подсказки. С его всеохватывающей экосистемой и удобным подходом, Parler-TTS представляет собой значительный прорыв в технологии синтеза речи, предоставляя мощные инструменты как для сложных задач, так и для легких приложений.

Проверьте GitHub и Демо. Вся заслуга за этот проект принадлежит исследователям. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашему Telegram Channel и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit по Машинному Обучению.

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь

Arcee AI выпустила DistillKit: Открытый, простой в использовании инструмент для дистилляции моделей, создающих эффективные, высокопроизводительные небольшие языковые модели

Статья Parler-TTS Released: A Fully Open-Sourced Text-to-Speech Model with Advanced Speech Synthesis for Complex and Lightweight Applications впервые появилась на MarkTechPost.


“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…