许可协议: mit
语言:

• 俄语
  任务标签: 文本转语音

基于Natasha数据集的VITS2文本转语音模型

模型详情

模型描述

本模型是基于VITS2架构实现的单阶段文本转语音系统，使用俄语Natasha数据集训练。VITS2针对前代模型在自然度、计算效率和音素转换依赖性等问题进行了改进，通过对抗性学习和架构设计提升了合成质量与效率。

• 开发者: Jungil Kong, Jihoon Park, Beomjeong Kim, Jeongmin Kim, Dohee Kong, Sangjin Kim
• 共享者: LangSwap.app
• 模型类型: 文本转语音
• 支持语言: 俄语
• 许可协议: MIT
• 微调自其他模型: 否

模型来源

• 代码仓库: VITS2 PyTorch实现
• 论文: VITS2论文

使用方式

本模型需配合以下代码库使用：
https://github.com/shigabeev/vits2-inference

示例用法：

git clone git@github.com:shigabeev/vits2-inference.git  
cd vits2-inference  
pip install -r requirements.txt  
python infer_onnx.py --model natasha.onnx --text "Привет! Я Наташа!"  

直接使用

输入俄语文本即可直接生成对应语音。

下游应用

适用于语音助手、有声书制作、动画/视频配音等需要俄语语音合成的场景。

非适用场景

本模型专为俄语优化，其他语言可能效果不佳。

偏差、风险与限制

模型表现受Natasha数据集影响，若训练数据在方言、口音或风格上缺乏多样性，生成语音可能具有相同局限。

使用建议

建议用户根据具体应用场景评估模型表现，并注意潜在偏差。

快速开始

参考VITS2 PyTorch实现仓库提供的指南和脚本。

训练详情

训练数据

使用俄语语音数据集Natasha进行训练。

训练流程

数据预处理

按照代码库README描述的文本和音频预处理步骤执行。

超参数设置

• 训练方案: 可补充学习率、批量大小、优化器等细节

效果总结

VITS2相比前代TTS模型展现出更自然高效的语音合成能力。

环境影响

可补充训练所用计算资源的能耗信息。

技术规格

模型架构与目标

VITS2架构包含多项改进：说话人条件化文本编码器、梅尔频谱后验编码器、标准化流中的Transformer模块等。

计算基础设施

硬件

单张Nvidia RTX 4090显卡

软件

• Python >= 3.11
• PyTorch 2.0.0

文献引用:
Kong, J., Park, J., Kim, B., Kim, J., Kong, D., & Kim, S. (年份). VITS2: 通过对抗性学习和架构设计提升单阶段文本转语音的质量与效率. [期刊/会议名称], [页码].

模型卡联系

https://t.me/voice_stuff_chat

https://t.me/frappuccino_o

https://github.com/shigabeev