/ Модель

Характеристики

Параметры
3,6 млн
Архитектура
vits · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 янв 2025

MMS-TTS-THAI-MALEV2

Синтез речиТекст → аудио3 профессии

Небольшая дообученная VITS-модель, которая синтезирует речь на тайском языке мужским голосом.

447скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 фев 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-MALEV2 — модель синтеза речи на архитектуре VITS, дообученная разработчиком на аудиозаписях Play.ht. Она преобразует текст на тайском языке в речь мужским голосом и предназначена для локального запуска; в карточке также упомянуто обучение через Google Colab. Модель содержит 3,6 млн параметров, распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • озвучивание тайского текста мужским голосом
  • создание голосовых сообщений на тайском языке
  • локальное преобразование тайского текста в речь
  • озвучивание коротких фраз и объявлений на тайском языке

Ограничения

Модель ориентирована на тайский язык и мужской голос; качество и разборчивость синтеза в предоставленной карточке не оценены. Размер модели невелик, поэтому её возможности могут быть ограничены по сравнению с более крупными системами синтеза речи.

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

โมเดลนี้ใช้ เสียงที่บันทึกจาก Play.ht : https://play.ht/ เพื่อนำมา finetune model.

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-MALEV2",cache_dir="./mms")
model = VitsModel.from_pretrained("VIZINTZOR/MMS-TTS-THAI-MALEV2",cache_dir="./mms")

inputs = tokenizer(text="สวัสดีครับ 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 · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
VitsModelForPreTraining
Ревизия весов
7a82289

0 моделей