Продолжить предварительное обучение Scicom-intl/Multilingual-TTS-0.6B-Base на Multilingual Expressive TTS. 1. Используйте нейкодек в качестве детокенизатора речи, 50 TPS, с частотой дискретизации 24K. 2. Multi-speaker multilingual Expressive TTS, до 1,15B токенов. 3. Возможность генерировать более 150 языков на любых доступных носителях. 4. Flash Attention 3 10k context length varlen multipacking. 5. Смешанная точность FP32-BF16. 6. Оптимизатор MuonAdamW. Все шаги по воспроизведению на https://github.com/Scicom-AI-Enterprise-Organization/Multilingual-TTS/tree/main/tts-evaluation Вы можете использовать любое имя динамика, доступное на https://huggingface.co/datasets/Scicom-intl/ExpressiveSpeech/viewer/default/train Для лучшей производительности используйте многоязычное имя динамика ttsaudio, такое как multilingual-ttsaudioGrace, как используется в нашем тесте TTS **. Вы можете проверить звук на DisfluencySpeech-ms-en-zh-fr-he-ar.mp3. Теперь сравните с non description, атрибутом динамика по умолчанию, Вы можете проверить звук на Rahman-ms-en-zh-fr-he-ar-nondescription.mp3. Дженни из https://huggingface.co/datasets/reach-vb/jennyttsdataset Дженни из https://huggingface.co/datasets/reach-vb/jennyttsdataset Для лучшего параллелизма вы можете использовать…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: Scicom-intl
Теги: qwen3, conversational, en, ms, zh, ta, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 3 | Загрузок: 39
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
