Canary-TTS-0.5B
sarashina2.2‑0.5b‑instruct‑v0.1 をベースに学習したTTSモデルです。 Parler‑TTSと同じプロンプト方式を採用し、制御プロンプトと読み上げプロンプトを変更することで声質の細かな制御が可能です。
Canary-TTS Index
クイックインデックス
モデル
- モデル名: 2121‑8/canary‑tts‑0.5b
- ベースモデル: sbintuitions/sarashina2.2-0.5b-instruct-v0.1
- audio decoder: HKUSTAudio/xcodec2
特徴
- 制御プロンプトによるピッチ、性別、ノイズの制御
- 読み上げプロンプトによるテキスト読み上げ
- Parler‑TTS, XCodec2 のコードを基盤に構築
- llama をベースにしているためLLMの技術転用が可能
インストール
pip install torch torchvision torchaudio
pip install git+https://github.com/getuka/RubyInserter.git
pip install git+https://github.com/getuka/canary-tts.git
使い方
ランダム音声生成
import torch, torchaudio
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from canary_tts.xcodec2.modeling_xcodec2 import XCodec2Model
from rubyinserter import add_ruby
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("2121-8/canary-tts-0.5b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("2121-8/canary-tts-0.5b", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
codec = XCodec2Model.from_pretrained("HKUSTAudio/xcodec2")
description = "A man voice, with a very hight pitch, speaks in a monotone manner. The recording quality is very noises and close-sounding, indicating a good or excellent audio capture."
prompt = 'こんにちは。お元気ですか？'
prompt = add_ruby(prompt)
chat = [
{"role": "system", "content": description},
{"role": "user", "content": prompt}
]
tokenized_input = tokenizer.apply_chat_template(chat, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
output = model.generate(
tokenized_input,
max_new_tokens=256,
top_p=0.95,
temperature=0.7,
repetition_penalty=1.05,
)[0]
audio_tokens = output[len(tokenized_input[0]):]
output_audios = codec.decode_code(audio_tokens.unsqueeze(0).unsqueeze(0).cpu())
torchaudio.save("sample.wav", src=output_audios[0].cpu(), sample_rate=16000)
サンプル音声
謝辞
- Parler‑TTS コミュニティ
- XCodec2 開発者
ライセンス
CC BY‑NC 4.0
クレジット
Audio decoder
- リポジトリ: HKUSTAudio/xcodec2
- ライセンス: CC BY‑NC 4.0
モデル
- リポジトリ: sbintuitions/sarashina2.2-0.5b-instruct-v0.1
- ライセンス: MIT License
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