/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,3 млрд
Размер весов
6,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
orpheus-3b-0.1-pretrained
Опубликована
27 мар 2025

orpheus-bangla-tts

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель на базе Orpheus 3B для синтеза бенгальской речи по тексту.

322скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены28 мар 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 «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат 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

asif00/orpheus-bangla-tts — экспериментальная версия Orpheus 3B, дообученная для синтеза речи на бенгальском языке. Модель основана на LlamaForCausalLM и содержит 3,3 млрд параметров; для обучения использовался датасет SUST-CSE-Speech/banspeech с 955 аудиофрагментами из аудиокниг, а обучение в течение 10 эпох проводилось на одной T4 GPU в Google Colab.

Модель предназначена для преобразования бенгальского текста в речь, в том числе для экспериментов с озвучиванием аудиокниг, разговорными системами и синтезом речи. В метаданных указан контекст 131072 токена и формат safetensors. README характеризует модель как proof of concept: из-за малого объёма обучающих данных и ограниченного обучения естественность и точность синтеза могут меняться в зависимости от текста. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • озвучивание бенгальских аудиокниг
  • синтез бенгальской речи из текста
  • эксперименты с бенгальским TTS
  • генерация реплик для разговорного ИИ

Ограничения

Модель обучена на небольшом наборе из 955 аудиофрагментов и имеет статус proof of concept; качество и естественность синтеза могут варьироваться, а сама модель не оптимизирована для производственного использования.

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

Orpheus Bangla (16 bit)

Model Description

This model is a proof-of-concept fine-tuned version of the Orpheus 3B TTS (Text-to-Speech) model for Bengali language support. The model has been trained using the SUST-CSE-Speech/banspeech dataset, which contains 955 audio samples split from audiobooks. This fine-tuning was performed for 10 epochs on a single Google Colab instance equipped with a T4 GPU.

Please note that this model is currently in the proof-of-concept phase and is not recommended for production use.

Intended Use

This model can be used for generating Bengali speech from text. It is ideal for experimenting with TTS systems for Bengali, particularly for audiobooks, conversational AI, or speech synthesis tasks.

Model Training

  • Dataset: SUST-CSE-Speech/banspeech (955 audiobook audio samples)
  • Training Epochs: 10 epochs
  • Hardware: Google Colab (single T4 GPU)
  • Training Script: A modified Unsloth fine-tuning script was used for the training. The script is available on GitHub: Orpheus TTS Training Script.

Limitations

  • This model was trained on a small dataset and for a limited number of epochs, which may lead to less natural or less accurate speech synthesis.
  • Since this is a proof-of-concept model, the synthesis quality may vary based on input text and different conditions. It is not optimized for production environments.

Model Usage

Training Resources:

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
4ab84dd

0 моделей