/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Библиотека
pytorch
Опубликована
8 авг 2026

wavepainter

Синтез речиТекст → аудио

wavepainter редактирует выбранные фрагменты речи, позволяя подменять, вставлять и удалять произнесённое содержимое.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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

wavepainter — модель редактирования речи по тексту, опубликованная командой RootAccess4Life. Она использует masked-span подход: изменяет выбранные фрагменты аудио, поддерживая подстановку, вставку и удаление речи. Основной опубликованный чекпойнт — phase2-hubert-child; также доступны два варианта, полученные интерполяцией в сторону базовой модели первого этапа.

Модель оценивалась на английском наборе Ming-Freeform-Audio-Edit с эталонными границами редактирования. В сравнении с опубликованной работой Ren et al. wavepainter показывает лучшие WER при подстановке и вставке и более высокое сходство голоса для всех трёх типов правок, но уступает по WER при удалении. Для неизменённых участков PESQ ниже, чем у синтеза без редактирования. Репозиторий содержит инструкции для установки и проверки бенчмарка; веса и компоненты требуют соблюдения лицензии MIT и условий атрибуции, приведённых в репозитории.

Сценарии применения

  • замена слова или фразы в существующей записи
  • вставка речи в аудиозапись
  • удаление фрагмента речи из записи
  • исправление дикторской записи с сохранением сходства голоса

Ограничения

Оценки приведены для английского набора и с эталонными границами редактирования; качество при удалении уступает сравниваемой работе. На неизменённых участках PESQ ниже, чем у синтеза без правок.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wavepainter

Released checkpoints for wavepainter, a masked-span speech editor.

phase2-hubert-child is the released model and the artifact of record: phase two as trained, and the checkpoint every number in the paper comes from. On the English full split of Ming-Freeform-Audio-Edit, against Ren et al. (arXiv:2602.00560, the row with GRPO), scored with oracle edit spans taken from the transcript diff:

edit typemetricRen et al.wavepainter
substitutionWER4.413.479
insertionWER4.974.400
deletionWER6.889.697
substitutionSIM0.780.943
insertionSIM0.820.961
deletionSIM0.780.918

Five of the six compared numbers improve on theirs: substitution and insertion WER, and speaker similarity on all three edit types. We do not beat them on deletion WER -- see the repository's Limitations, which also locates most of that gap with a ground-truth waveform splice.

Signal quality is reported full-reference, since a no-reference MOS estimator rates the untouched original recordings below synthesised output on this benchmark. Over the audio the edit does not touch, PESQ is 4.090 / 4.083 / 4.079 for substitution / insertion / deletion, against 4.351 for copy-synthesis with no edit at all.

The interpolated variants

Two earlier releases interpolate the phase-two child back toward the phase-1 base, which moves the diffusion denoiser only. They are published because the paper's first version reported them and anyone who fetched them should keep working; the paper no longer reports either.

substitutioninsertiondeletion
phase2-hubert-child (released)3.4794.4009.697
phase2-hubert-a0853.0634.1289.136
phase2-hubert-a0703.3813.8179.525

WER, lower is better. Nothing is bolded because the released checkpoint is not the best row: interpolating toward the phase-1 base improves every WER column, a=0.85 most on substitution and deletion and a=0.70 on insertion. We publish the child as the artifact of record anyway, because it is the model phase two produced and the coefficient was chosen by looking at these scores. The coefficient also has no single optimum across edit types, which is why both variants are kept rather than one being presented as strictly better. Speaker similarity is 0.943 / 0.961 / 0.918 for all three except insertion at a=0.70, which is 0.960.

Files

  • phase1-base/ -- the phase-1 editor. Start here to re-run phase 2 (~1 GPU-hour).
  • phase2-hubert-child/ -- the released model, and the artifact of record.
  • phase2-hubert-a085/ -- an earlier release, interpolated at 0.85.
  • phase2-hubert-a070/ -- the same, at 0.70.

Use

git clone https://github.com/pujariaditya/wavepainter && cd wavepainter
pip install -e . && ./setup.sh
python scripts/download_weights.py
./scripts/verify_benchmark.sh

Checkpoints are sha256-pinned in scripts/download_weights.py. Licence and attribution, including for the components these weights derive from, are in the repository's ATTRIBUTION.md.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
7eb601e

0 моделей