/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Библиотека
vokra
Опубликована
23 июл 2026

piper-plus-mera-multilingual

Синтез речиТекст → аудио3 профессии

Конвертированная в GGUF модель Piper Plus для синтеза речи из текста в runtime Vokra.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июл 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 конвертированная в формат Vokra GGUF модель синтеза речи piper-plus-mera-multilingual. Репозиторий Vokra содержит веса исходной модели без дообучения; источник указан как ayutaz/piper-plus, лицензия — MIT. Архитектура обозначена как piper-plus-mb-istft-vits2, файл весит 73,3 МБ.

Модель предназначена для преобразования текста в речь в среде инференса Vokra. Для подачи текста требуется фронтенд G2P, подходящий этой голосовой модели. В карточке название указывает на многоязычный вариант, однако конкретные языки и параметры голоса в предоставленных данных не перечислены. Формат GGUF предназначен для загрузки весов в runtime Vokra.

Сценарии применения

  • синтез речи по тексту
  • локальное озвучивание текста через Vokra
  • интеграция речевого голоса в приложение с инференсом Vokra

Ограничения

Для текстового ввода необходим совместимый G2P-фронтенд. В предоставленных сведениях не перечислены поддерживаемые языки и конкретные характеристики голоса.

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

piper-plus-mera-multilingual (Vokra GGUF)

Text to speech model, converted to the Vokra GGUF format for Vokra, a zero-dependency speech-AI inference runtime.

This is a conversion, not a new model. The weights are the upstream ones; Vokra re-packages them so its runtime can memory-map them directly. Credit for the model belongs upstream — see Source below.

Files

FileSizeSHA-256
piper-plus-mera-multilingual.gguf73.3 MB2b65e6b3f6a3052918edccae89e33591d76ef5239bb27cae767a6857ba3d5deb

Usage

# Download (any HTTP client works — the file is a plain GGUF)
curl -L -o piper-plus-mera-multilingual.gguf \
  https://huggingface.co/vokra/piper-plus-mera-multilingual/resolve/main/piper-plus-mera-multilingual.gguf
vokra-cli run --model piper-plus-mera-multilingual.gguf --text "こんにちは" --output out.wav

Text input needs a G2P front-end; see the model notes below for which one this voice expects.

Provenance

FieldValue
Architecturepiper-plus-mb-istft-vits2
Tensors367
Upstream sourceayutaz/piper-plus (MIT)
Upstream licenceMIT
Licence classpermissive
Registry model idpiper-plus
Vokra GGUF schema1
Converted byvokra-core 0.1.0-alpha.0

Every row above is read out of this file's own vokra.* metadata, so the card cannot claim something the artifact does not carry.

Licence

The weights are distributed under MIT, unchanged from upstream. Conversion does not alter the licence, and your obligations run to the upstream author.

Verifying this file

shasum -a 256 piper-plus-mera-multilingual.gguf
# expect: 2b65e6b3f6a3052918edccae89e33591d76ef5239bb27cae767a6857ba3d5deb

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · vokra

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
9183792

0 моделей