A text-to-speech model trained on norwegian parliament datasets (2000h) for 3 epochs. Based on Qwen/Qwen2.5-0.5B and outputs wavtokenizer tokens.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 498 млн
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 21 фев 2025
Ссылки
tts_stortinget_qwen
Дообученная на норвежских парламентских данных модель генерирует wavtokenizer-токены для синтеза речи из текста.
410скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
simeneide/tts_stortinget_qwen — модель преобразования текста в промежуточные аудиотокены, разработанная на основе Qwen2.5-0.5B и дообученная на 2000 часах данных норвежского парламента в течение трёх эпох. В репозитории указана архитектура Qwen2 для генерации текста; размер модели составляет 498,2 млн параметров, а контекст — до 32 768 токенов.
Модель предназначена для синтеза речи на норвежском языке в сценариях, связанных с парламентскими данными. Она выдаёт токены wavtokenizer, а не готовый аудиосигнал, поэтому для получения звука может понадобиться совместимый декодер. В карточке не указаны качество синтеза, поддержка других языков или условия лицензии.
Сценарии применения
- синтез речи на норвежском языке по тексту
- генерация речевых токенов для парламентских выступлений
- подготовка аудиовыхода через совместимый декодер wavtokenizer
Ограничения
Модель выдаёт wavtokenizer-токены, а не готовую звуковую волну, поэтому для прослушивания нужен совместимый декодер. В README не приведены результаты оценки качества и условия лицензии.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 2ba8fd4