/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
cutetts · dense
Опубликована
24 авг 2026

CuteTTS

Синтез речиТекст → аудио3 профессии

Компактная многоязычная модель для синтеза речи из текста и клонирования голоса по образцу.

233скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены24 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

OPPOer/CuteTTS — компактная модель синтеза речи, представленная в карточке как CuteTTS. Это авторегрессионная модель примерно на 230 млн параметров, которая генерирует речь, моделируя непрерывные латентные представления. Она предназначена для преобразования текста в речь и клонирования голоса по образцу без дополнительного обучения.

Модель поддерживает английский, китайский, французский, немецкий и испанский языки. По данным карточки, она запускается на GPU, CPU и Apple silicon; заявлены задержка около 40 мс до первого аудиофрагмента и скорость примерно в девять раз выше реального времени на NVIDIA RTX 4090. Для использования доступны веб-демо, Python API и CLI.

Результаты в README описывают качество синтеза и клонирования голоса на наборах LibriSpeech и Seed-TTS, но не содержат чисел для самой CuteTTS в видимой части таблицы, поэтому сравнительную оценку качества сделать нельзя. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • синтез речи из английского текста
  • озвучивание китайского текста
  • генерация речи на французском, немецком и испанском языках
  • клонирование голоса по короткому образцу
  • создание озвучки через Python API или командную строку

Ограничения

В доступном фрагменте README не приведены численные результаты самой CuteTTS из сравнительной таблицы, поэтому качество по этим бенчмаркам оценить нельзя. Поддержка заявлена для пяти языков; другие языки карточкой не подтверждены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

EN | 中文

CuteTTS: Efficient and High-Quality Speech Synthesis via Autoregressive Modeling of Continuous Latents

CuteTTS logo

  • A lightweight (~230M-parameter) continuous autoregressive TTS model that runs efficiently on GPUs, CPUs, and Apple silicon.
  • Ultra-low latency: ~40 ms to the first audio chunk and a throughput of ~9× real time on an NVIDIA RTX 4090.
  • Excellent speech quality and voice cloning performance.
  • Web demo, Python API, and CLI.
  • Multilingual support: English, Chinese, French, German, and Spanish.

Zero-shot voice-cloning performance

ModelParams.LibriSpeech test-clean WER (%) ↓LibriSpeech test-clean SIM ↑Seed-TTS EN WER (%) ↓Seed-TTS EN SIM ↑Seed-TTS ZH WER (%) ↓Seed-TTS ZH SIM ↑
MOSS‑TTS8B1.9867.71.8470.91.3777.0
Qwen3‑TTS1.7B2.3570.31.6671.40.9177.0
FireRedTTS‑21.5B4.3264.21.9566.51.1473.6
MOSS‑TTS‑Nano0.1B4.1048.44.6249.93.1364.3
F5‑TTS0.3B2.4266.01.8367.01.5676.0
ZipVoice0.1B2.0567.41.7069.71.4075.1
IndexTTS21.5B2.4770.02.2270.61.0276.5
CosyVoice 30.5B1.9969.72.0271.81.1678.0
VoxCPM22B3.0174.01.8475.30.9779.5
VibeVoice1.5B––3.0468.91.1674.4
DiTAR0.6B2.3967.01.6973.51.0275.3
VibeVoice‑Realtime0.5B2.0069.52.0563.3––
Pocket TTS0.1B1.5949.11.6350.7––
CuteTTS0.2B2.1678.92.0476.51.4177.8
CuteTTS‑distill0.2B2.4176.82.0374.21.4775.6

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура cutetts неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
1527d16

0 моделей