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• SeamlessM4T
• seamless_m4t 许可证：cc-by-nc-4.0 库名称：transformers 管道标签：文本转语音

SeamlessM4T 中型

SeamlessM4T 是一系列旨在提供高质量翻译的模型集合，使来自不同语言社区的人们能够通过语音和文本轻松交流。

此仓库托管了 🤗 Hugging Face 的 SeamlessM4T 实现。您可以在原始中心仓库中找到原始权重以及运行指南（大型 和 中型 检查点）。

🌟 SeamlessM4T v2 是此版本的改进版，采用了新颖的架构，已在此发布](https://huggingface.co/facebook/seamless-m4t-v2-large)。 这个新模型在质量和语音生成任务的推理速度上均优于 SeamlessM4T v1。

🤗 Transformers 也支持 SeamlessM4T v2，更多信息请参阅 此新版本的模型卡片 或直接查看 🤗 Transformers 文档。

SeamlessM4T 中型支持：

• 📥 101 种语言的语音输入
• ⌨️ 196 种语言 的文本输入/输出
• 🗣️ 35 种语言 的语音输出。

这是统一模型的“中型”变体，无需依赖多个独立模型即可执行多种任务：

• 语音到语音翻译（S2ST）
• 语音到文本翻译（S2TT）
• 文本到语音翻译（T2ST）
• 文本到文本翻译（T2TT）
• 自动语音识别（ASR）

您可以通过单一模型 SeamlessM4TModel 执行上述所有任务，但每个任务也有其专用的子模型。

🤗 使用方式

首先，加载处理器和模型的检查点：

>>> from transformers import AutoProcessor, SeamlessM4TModel

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/hf-seamless-m4t-medium")
>>> model = SeamlessM4TModel.from_pretrained("facebook/hf-seamless-m4t-medium")

您可以无缝地将此模型用于文本或音频，生成翻译后的文本或语音。

以下是使用处理器处理文本和音频的方法：

>>> # 让我们从阿拉伯语语音语料库加载一个音频样本
>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("arabic_speech_corpus", split="test", streaming=True)
>>> audio_sample = next(iter(dataset))["audio"]

>>> # 现在处理它
>>> audio_inputs = processor(audios=audio_sample["array"], return_tensors="pt")

>>> # 现在再处理一些英文文本
>>> text_inputs = processor(text = "Hello, my dog is cute", src_lang="eng", return_tensors="pt")

语音

SeamlessM4TModel 可以无缝生成文本或语音，几乎无需修改。让我们以俄语语音翻译为目标：

>>> audio_array_from_text = model.generate(**text_inputs, tgt_lang="rus")[0].cpu().numpy().squeeze()
>>> audio_array_from_audio = model.generate(**audio_inputs, tgt_lang="rus")[0].cpu().numpy().squeeze()

通过基本相同的代码，我已将英文文本和阿拉伯语语音翻译为俄语语音样本。

文本

类似地，您可以从音频文件或文本生成翻译后的文本，使用相同的模型。只需向 SeamlessM4TModel.generate 传递 generate_speech=False 即可。 这次，我们翻译成法语。

>>> # 从音频
>>> output_tokens = model.generate(**audio_inputs, tgt_lang="fra", generate_speech=False)
>>> translated_text_from_audio = processor.decode(output_tokens[0].tolist(), skip_special_tokens=True)

>>> # 从文本
>>> output_tokens = model.generate(**text_inputs, tgt_lang="fra", generate_speech=False)
>>> translated_text_from_text = processor.decode(output_tokens[0].tolist(), skip_special_tokens=True)

技巧

1. 使用专用模型

SeamlessM4TModel 是用于生成语音和文本的顶级转换器模型，但您也可以使用专用于任务的模型，无需额外组件，从而减少内存占用。 例如，您可以用专用于 S2ST 任务的模型替换音频到音频生成的代码片段，其余代码完全相同：

>>> from transformers import SeamlessM4TForSpeechToSpeech
>>> model = SeamlessM4TForSpeechToSpeech.from_pretrained("facebook/hf-seamless-m4t-medium")

或者，您可以用专用于 T2TT 任务的模型替换文本到文本生成的代码片段，只需移除 generate_speech=False。

>>> from transformers import SeamlessM4TForTextToText
>>> model = SeamlessM4TForTextToText.from_pretrained("facebook/hf-seamless-m4t-medium")

不妨也试试 SeamlessM4TForSpeechToText 和 SeamlessM4TForTextToSpeech。

2. 更改说话者身份

您可以使用 spkr_id 参数更改用于语音合成的说话者。某些 spkr_id 对某些语言效果更好！

3. 更改生成策略

您可以为语音和文本生成使用不同的 生成策略，例如 .generate(input_ids=input_ids, text_num_beams=4, speech_do_sample=True)，这将依次对文本模型执行束搜索解码，对语音模型执行多项式采样。

4. 同时生成语音和文本

使用 return_intermediate_token_ids=True 与 SeamlessM4TModel 可同时返回语音和文本！