

Kokoro 82M
簡介 :
Kokoro-82M是一個由hexgrad創建並託管在Hugging Face上的文本到語音(TTS)模型。它具有8200萬參數,使用Apache 2.0許可證開源。該模型在2024年12月25日發佈了v0.19版本,並提供了10種獨特的語音包。Kokoro-82M在TTS Spaces Arena中排名第一,顯示出其在參數規模和數據使用上的高效性。它支持美國英語和英國英語,可用於生成高質量的語音輸出。
需求人群 :
該模型適合需要高質量文本到語音轉換的應用開發者,如語音助手、有聲讀物製作、語音播報系統等。對於希望在資源受限的環境中實現高效語音合成的開發者來說,Kokoro-82M是一個理想的選擇。
使用場景
為智能語音助手提供自然語言的語音輸出
製作有聲讀物,將文本內容轉換為語音朗讀
在新聞播報系統中自動將新聞稿轉換為語音播報
產品特色
支持美國英語和英國英語的文本到語音轉換
提供多種獨特的語音包,可生成不同風格的語音
在少量參數和數據下實現高質量的語音合成
可通過ONNX格式進行高效部署
提供易於使用的API和文檔,方便開發者集成
使用教程
1. 安裝依賴:在Google Colab中運行,安裝必要的庫和工具,如espeak-ng、phonemizer等。
2. 克隆模型倉庫:從Hugging Face克隆Kokoro-82M模型倉庫。
3. 構建模型並加載默認語音包:使用提供的腳本構建模型,並加載所需的語音包。
4. 生成語音:調用generate函數,傳入文本和語音包,生成24khz的音頻和使用的音素。
5. 播放音頻並查看音素:使用IPython.display播放生成的音頻,並打印輸出的音素。
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