Выпущена система Parler-TTS: полностью открытая модель текст в речь с передовым синтезом речи для сложных и легких приложений.

 Parler-TTS Released: A Fully Open-Sourced Text-to-Speech Model with Advanced Speech Synthesis for Complex and Lightweight Applications

“`html

Parler-TTS: передовая библиотека текст в речь

Parler-TTS представляет собой передовую библиотеку текст в речь, включающую две мощные модели: Parler-TTS Large v1 и Parler-TTS Mini v1. Обе модели обучены на впечатляющих 45 000 часах аудиоданных, что позволяет им генерировать высококачественную, естественно звучащую речь с замечательным контролем над различными характеристиками.

Управление характеристиками речи

Пользователи могут управлять аспектами, такими как пол, фоновый шум, скорость речи, высота тона и реверберация с помощью простых текстовых команд, обеспечивая беспрецедентную гибкость в генерации речи.

Модели Parler-TTS

Модель Parler-TTS Large v1 обладает 2,2 миллиарда параметров, что делает ее мощным инструментом для сложных задач синтеза речи. Parler-TTS Mini v1, в свою очередь, представляет собой легкую альтернативу, предлагая аналогичные возможности в более компактной форме.

Сохранение консистентности голоса

Одной из ключевых особенностей обеих моделей Parler-TTS является их способность обеспечивать консистентность голоса при генерации. Модели обучены на 34 различных дикторах, что позволяет пользователям указывать конкретного диктора в своих текстовых описаниях, обеспечивая генерацию последовательных голосовых выходов.

Принципы открытого исходного кода

Проект Parler-TTS выделяется среди других моделей текст в речь своим приверженностью принципам открытого исходного кода. Все наборы данных, инструменты предварительной обработки, код обучения и веса моделей публично выпущены под лицензиями, что позволяет сообществу развивать и расширять работу, способствуя развитию еще более мощных моделей текст в речь.

Оптимизация качества речи

Parler-TTS предлагает несколько полезных советов для оптимизации качества и характеристик сгенерированной речи. Одним из ключевых методов является включение конкретных терминов в текстовое описание для контроля четкости звука. Также пунктуация играет важную роль в управлении просодией сгенерированной речи.

Parler-TTS: передовая технология синтеза речи

Parler-TTS представляет собой передовую библиотеку текст в речь, включающую две модели: Large v1 и Mini v1. Обученные на 45 000 часах аудиоданных, эти модели генерируют высококачественную речь с управляемыми характеристиками. Библиотека обеспечивает консистентность дикторов и поддерживает принципы открытого исходного кода, способствуя инновациям в области синтеза речи. Пользователи могут оптимизировать выход, указывая четкость звука, используя пунктуацию для управления просодией и манипулируя характеристиками речи через текстовые команды. С обширной экосистемой и простым подходом Parler-TTS представляет значительный прогресс в технологии синтеза речи, предоставляя мощные инструменты как для сложных задач, так и для легких приложений.

Проверьте GitHub и демонстрацию. Вся заслуга за этот проект принадлежит исследователям. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу на Reddit.

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.

Arcee AI выпустил DistillKit: открытый инструмент для создания эффективных моделей малых языков

Parler-TTS Released: A Fully Open-Sourced Text-to-Speech Model with Advanced Speech Synthesis for Complex and Lightweight Applications

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Parler-TTS Released: A Fully Open-Sourced Text-to-Speech Model with Advanced Speech Synthesis for Complex and Lightweight Applications.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: