/ Модель

Характеристики

Параметры
3,6 млн
Архитектура
vits · dense
Опубликована
21 фев 2025

MMS-TTS-THAI-FEMALEV2

Синтез речиТекст → аудио3 профессии

Компактная дообученная VITS-модель синтезирует тайскую речь женским голосом из текста.

1 279скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 ноя 2025

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Синтез речи» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

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

VIZINTZOR/MMS-TTS-THAI-FEMALEV2 — модель синтеза речи на основе архитектуры VITS, разработанная VIZINTZOR и дообученная для генерации женского голоса на тайском языке. Модель принимает текст и преобразует его в речь; карточка упоминает запуск на локальном компьютере и обучение через Google Colab. В репозитории указано 3,6 млн параметров, веса сохранены в формате safetensors.

Модель предназначена для озвучивания тайских текстов женским голосом. Сведений о лицензии и качестве синтеза в доступных данных нет.

Сценарии применения

  • озвучивание тайских текстов женским голосом
  • создание тайской голосовой озвучки для приложений
  • локальный синтез тайской речи
  • генерация речи на тайском языке для аудиоматериалов

Ограничения

В доступных данных не указаны лицензия и оценки качества; применение ограничено тайским языком и женским голосовым профилем.

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

Finetune โมเดลโค้ด GitHub : https://github.com/VYNCX/finetune-local-vits

Finetune-colab เทรนโมเดลเสียงด้วยตัวเองบน Google Colab

ใช้งาน บน local คอมพิวเตอร์ https://github.com/VYNCX/VachanaTTS

การใช้งาน :

import torch
from transformers import VitsTokenizer, VitsModel, set_seed
import scipy

tokenizer = VitsTokenizer.from_pretrained("VIZINTZOR/MMS-TTS-THAI-FEMALEV2",cache_dir="./mms")
model = VitsModel.from_pretrained("VIZINTZOR/MMS-TTS-THAI-FEMALEV2",cache_dir="./mms")

inputs = tokenizer(text="สวัสดีค่ะ นี่คือเสียงพูดภาษาไทย", return_tensors="pt")

set_seed(456)  # make deterministic

with torch.no_grad():
   outputs = model(**inputs)

waveform = outputs.waveform[0]

# Convert PyTorch tensor to NumPy array
waveform_array = waveform.numpy()

scipy.io.wavfile.write("techno_output.wav", rate=model.config.sampling_rate, data=waveform_array)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
VitsModelForPreTraining
Ревизия весов
236e33c

0 моделей