FAcodec trained on 50k hours speech data, with more timbre diversity and better at reconstructing speakers from podcasts, videos, games or animations.
See main repository for example usages.
FAcodec
FAcodec — модель аудио-аудио для кодирования и восстановления речи и тембра говорящего по аудиозаписям.
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
FAcodec — модель кодирования и восстановления аудио, обученная на 50 тысячах часов речевых данных. По карточке модель рассчитана на более точное восстановление голоса и тембра говорящего, в том числе по речи из подкастов, видео, игр и анимации.
Модель принимает аудио и предназначена для задач преобразования аудио в аудио, связанных с реконструкцией речи и характеристик голоса. Карточка не сообщает архитектуру, число параметров, поддерживаемые языки или длину контекста. Весы опубликованы в формате PyTorch; лицензия — MIT.
Заявленное преимущество — разнообразие тембров и восстановление голосов из разнородных речевых источников. Подробности о качестве, поддерживаемых входных форматах и ограничениях применения в карточке не приведены.
Сценарии применения
- восстановление тембра говорящего в подкастах
- реконструкция голосов из видеозаписей
- восстановление речи персонажей игр
- реконструкция голосов в анимации
Ограничения
Карточка не уточняет архитектуру, поддерживаемые языки и форматы входного аудио, а также не приводит количественных оценок качества.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Обработка «аудио → аудио» пока не поддерживается.
- Ревизия весов
- a8e5a0a