/ Модель

Характеристики

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

speecht5_tts-pld-war

Синтез речиТекст → аудио3 профессии

Дообученная на датасете sapinsapin/pld модель SpeechT5 для синтеза речи из текста на языке war.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 авг 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

Это модель синтеза речи из текста на основе SpeechT5, разработанная автором репозитория sapinsapin и дообученная на датасете sapinsapin/pld. Она предназначена для озвучивания текста на языке war. В README указаны обучение на 1745 аудиофрагментах в течение 1000 шагов и тестовые примеры синтеза с conditioning по x-вектору говорящего и вокодером microsoft/speecht5_hifigan. Модель использует архитектуру SpeechT5 и библиотеку Transformers; веса сохранены в формате safetensors. Базовая модель дообучалась Microsoft на LibriTTS. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • озвучивание текста на языке war
  • создание речевых примеров на языке war
  • синтез речи с conditioning по голосу говорящего

Ограничения

Модель дообучена на сравнительно небольшом наборе из 1745 аудиофрагментов; качество и охват речи за пределами этого обучающего материала не подтверждены приведёнными данными.

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_tts-pld-war

microsoft/speecht5_tts finetuned on sapinsapin/pld.

Trained for 1000 steps on 1745 clips (batch 4×8, lr 1e-05, fp32 + gradient checkpointing). Synthesized listen-test samples are in samples/ (speechbrain x-vector speaker conditioning + microsoft/speecht5_hifigan vocoder).

metricvalue
eval_loss0.4094

Trained with finetune_tts.py from the halohalo pipeline; the dataset adapter normalizes each corpus to (audio@16k, text, speaker_id) so corpora are swappable with a --dataset flag.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры
SpeechT5ForTextToSpeech
Ревизия весов
9a554d7

0 моделей