/ Модель

Характеристики

Контекст
600 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
speecht5 · dense
Базовая модель
speecht5_tts
Библиотека
transformers
Опубликована
29 июл 2026

speecht5_twi_tts

Генерация аудиоТекст → аудио3 профессии

Дообученная на неизвестном наборе данных модель SpeechT5 для синтеза речи из текста в аудио.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 июл 2026

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

Willie999/speecht5_twi_tts — модель синтеза речи из текста на базе SpeechT5, дообученная автором репозитория на неизвестном наборе данных. Архитектура относится к семейству SpeechT5; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для преобразования текста в аудио. В README приведено значение loss 1,8945 на наборе оценки, но описание набора данных и подробности оценки отсутствуют. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • синтез речи по введённому тексту
  • озвучивание коротких текстовых фрагментов
  • создание речевого аудио для приложений

Ограничения

Обучающий набор данных и целевые языки не описаны. README приводит только loss 1,8945 на оценочном наборе, без подробностей методики и результатов.

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

speecht5_twi_tts

This model is a fine-tuned version of microsoft/speecht5_tts on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.8945

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 4000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
9.153312.824510001.7272
8.443625.644120001.9018
8.211338.463830001.8736
8.020851.283440001.8945

Framework versions

  • Transformers 5.13.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
SpeechT5ForTextToSpeech
Ревизия весов
0840cfd

0 моделей