Характеристики

Лицензия: MIT
Библиотека: onnx
Опубликована: 20 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

bmo-paroli-tts

amrmantawi

Синтез речиТекст → аудио

Англоязычная ONNX-модель Paroli для преобразования текста в речь в ассистенте BMO.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июн 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

BMO Paroli TTS — англоязычная модель синтеза речи в формате ONNX, предназначенная для голосового вывода в ассистенте BMO из проекта local-llm. Она использует архитектуру Paroli: энкодер преобразует фонемы в латентное представление, а декодер — это представление в аудио; конфигурация Piper/Paroli содержит карту фонем и параметры инференса. Для работы требуется фонемизация через espeak-ng с голосом en-us и совместимый бэкенд Paroli TTS. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

озвучивание ответов ассистента BMO на английском языке
локальный синтез английской речи из текста
голосовой вывод в приложениях с бэкендом Paroli TTS

Ограничения

Требуются бэкенд Paroli TTS и espeak-ng с голосом en-us. Карточка не сообщает размер модели и характеристики качества синтеза.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BMO Paroli TTS (ONNX)

Custom English text-to-speech model for the local-llm BMO assistant.

Files

File	Description
`encoder.onnx`	Paroli encoder (phoneme → latent)
`decoder.onnx`	Paroli decoder (latent → audio)
`config.json`	Piper/Paroli config (phoneme map, inference settings)

Usage

Designed for use with the Paroli TTS backend in local-llm. Requires espeak-ng phonemization (en-us voice).

Inference defaults from config.json:

Sample rate: 22050 Hz
noise_scale: 0.667
length_scale: 0.8
noise_w: 0.8

License

MIT (adjust if your training data or base model requires a different license).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · onnx

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Ревизия весов: 6cfaefb