音声対音声変換
音
音声対音声変換
紹介 :
speech-to-speechは、オープンソースのモジュール型GPT4-oプロジェクトです。音声活動検出、音声テキスト変換、言語モデル、テキスト音声変換といった連続したプロセスにより、音声対音声変換を実現します。TransformersライブラリとHugging Face Hubで利用可能なモデルを活用し、高いモジュール性と柔軟性を提供します。
ターゲットユーザー :
開発者や研究者、特に音声認識、自然言語処理、音声合成技術に関心のある方を対象としています。柔軟でカスタマイズ可能なオープンソースツールを提供することで、関連アプリケーションの研究や開発に最適です。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 72.0K
使用シナリオ
開発者はこのモデルを使用して、音声対話機能を持つ音声アシスタントを作成できます。
研究者はこのモデルを使用して、音声認識や音声合成に関する実験や研究を行うことができます。
教育機関は、このモデルを教育ツールに統合し、生徒の音声技術に関する理解を深めることができます。
製品特徴
音声活動検出(VAD):silero VAD v5を使用。
音声テキスト変換(STT):Whisperモデルを使用(蒸留バージョンを含む)。
言語モデル(LM):Hugging Face Hubで利用可能な任意の指示モデルを選択可能。
テキスト音声変換(TTS):Parler-TTSを使用し、様々なチェックポイントに対応。
モジュール設計:各コンポーネントはクラスとして実装され、特定のニーズに合わせて再実装可能。
サーバー/クライアント方式とローカル方式の両方をサポート。
使用チュートリアル
リポジトリをローカル環境にクローンする。
必要な依存関係をインストールする。
必要に応じてモデルパラメータと生成パラメータを設定する。
実行方法を選択する:サーバー/クライアント方式またはローカル方式。
サーバー/クライアント方式の場合は、先にサーバーでモデルを実行し、クライアントで音声入出力処理を行う。
ローカル方式の場合は、ループバックアドレスを使用する。
Torch Compileを使用してWhisperとParler-TTSのパフォーマンスを最適化する。
コマンドラインからモデルを使用し、様々なパラメータを指定して各部分の動作を制御する。
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