基础模型:

• canopylabs/orpheus-3b-0.1-pretrained 标签:
• transformers
• llama
• gguf
• 文本转语音 许可证: apache-2.0 语言:
• 孟加拉语 数据集:
• SUST-CSE-Speech/banspeech 任务标签: 文本转语音

Orpheus 孟加拉语GGUF (16位)

模型描述

该模型是Orpheus 3B TTS（文本转语音）模型针对孟加拉语支持的概念验证微调版本。模型使用SUST-CSE-Speech/banspeech数据集进行训练，该数据集包含从有声读物中分割的955个音频样本。此次微调是在配备T4 GPU的单个Google Colab实例上进行了10个epoch的训练。

请注意，该模型目前处于概念验证阶段，不建议用于生产环境。

预期用途

该模型可用于从文本生成孟加拉语语音。特别适合用于孟加拉语TTS系统的实验，尤其适用于有声读物、对话式AI或语音合成任务。

模型训练

• 数据集: SUST-CSE-Speech/banspeech（955个有声读物音频样本）
• 训练周期: 10个epoch
• 硬件: Google Colab（单T4 GPU）
• 训练脚本: 使用修改后的Unsloth微调脚本进行训练。脚本可在GitHub上获取：Orpheus TTS训练脚本。

局限性

• 该模型在小数据集上训练且训练周期有限，可能导致语音合成不够自然或不够准确。
• 由于这是概念验证模型，合成质量可能因输入文本和不同条件而异。未针对生产环境进行优化。

模型使用

## 训练资源:
- [TTS训练: Style-TTS2](https://github.com/asiff00/Training-TTS/tree/main/style-tts2)
- [TTS训练: VIT-TTS](https://github.com/asiff00/Training-TTS/tree/main/vit-tts)
- [设备端语音对话AI](https://github.com/asiff00/On-Device-Speech-to-Speech-Conversational-AI)
- [孟加拉语Llama](https://github.com/asiff00/Bangla-Llama)
- [孟加拉语RAG流程, PoRAG](https://github.com/Bangla-RAG/PoRAG)