

Chatterbox AI
紹介 :
Resemble AI が提供する最初のオープンソースのプロダクショングレードテキスト-to-音声(TTS)モデルである Chatterbox は、卓越したパフォーマンスと安定性を誇っています。閉じられた高級システムと比較しても優れた効果があります。このモデルのユニークな点は感情の強調コントロールが可能であり、ビデオ、ゲーム、AIアシスタントなど、さまざまなシナリオに対応できる点です。また、価格競争力があり、超低遅延で生産用途にも最適です。
ターゲットユーザー :
「この製品はコンテンツ制作者、ゲーム開発者、およびAIアプリケーション開発者向けで、ハイクオリティな音声コンテンツを迅速に生成し、作品の表現力と魅力度を向上させることができます。」
使用シナリオ
ゲームキャラクターの台詞を生成。
情熱的なナレーションを動画に追加。
個性的なAIアシスタントを作成。
製品特徴
先進的なゼロシャットアウトTTS技術により、異なる入力に自然な音声を生成できます。
500MのLLaMaフレームワークを使用して、高品質な音声合成を保証。
感情の強調と強度コントロールにより、音声に生き生きとした表現を与えます。
スムーズな音声生成のための安定した推论対応。
50万時間以上のクリーンデータに基づいて訓練されており、音質は非常に優れています。
生成された内容の責任を確保するためのウォーターマーク機能内蔵。
カスタマイズ可能な音声合成を行える簡易な音声変換スクリプト提供。
使用チュートリアル
依存パッケージのインストール: コマンドを使用して chaterbox-tts パッケージを pip install chatterbox-tts でインストールします。
必要なライブラリのインポート: Pythonコード内で torchaudio と ChatterboxTTS モジュールをインポートします。
モデルのロード: ChatterboxTTS.from_pretrained() 関数を使用してモデルを読み込み、デバイスを 'cuda' に設定します。
音声の生成: model.generate() 関数を呼び出し、合成するテキストを渡してオーディオデータを生成します。
音声の保存: torchaudio の save 関数を使用して生成されたデータを .wav ファイルとして保存します。
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