Kokoro-82M
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Kokoro-82M

一个拥有8200万参数的前沿文本到语音(TTS)模型。

Kokoro-82M是一个由hexgrad创建并托管在Hugging Face上的文本到语音(TTS)模型。它具有8200万参数,使用Apache 2.0许可证开源。该模型在2024年12月25日发布了v0.19版本,并提供了10种独特的语音包。Kokoro-82M在TTS Spaces Arena中排名第一,显示出其在参数规模和数据使用上的高效性。它支持美国英语和英国英语,可用于生成高质量的语音

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    • Kokoro-82M简介概述

      Kokoro-82M是一个由hexgrad创建并托管在Hugging Face上的文本到语音(TTS)模型。它具有8200万参数,使用Apache 2.0许可证开源。该模型在2024年12月25日发布了v0.19版本,并提供了10种独特的语音包。Kokoro-82M在TTS Spaces Arena中排名第一,显示出其在参数规模和数据使用上的高效性。它支持美国英语和英国英语,可用于生成高质量的语音输出。

      需求人群:

      "该模型适合需要高质量文本到语音转换的应用开发者,如语音助手、有声读物制作、语音播报系统等。对于希望在资源受限的环境中实现高效语音合成的开发者来说,Kokoro-82M是一个理想的选择。"

      使用场景示例:

      为智能语音助手提供自然语言的语音输出

      制作有声读物,将文本内容转换为语音朗读

      在新闻播报系统中自动将新闻稿转换为语音播报

      产品特色:

      支持美国英语和英国英语的文本到语音转换

      提供多种独特的语音包,可生成不同风格的语音

      在少量参数和数据下实现高质量的语音合成

      可通过ONNX格式进行高效部署

      提供易于使用的API和文档,方便开发者集成

      使用教程:

      1. 安装依赖:在Google Colab中运行,安装必要的库和工具,如espeak-ng、phonemizer等。

      2. 克隆模型仓库:从Hugging Face克隆Kokoro-82M模型仓库。

      3. 构建模型并加载默认语音包:使用提供的脚本构建模型,并加载所需的语音包。

      4. 生成语音:调用generate函数,传入文本和语音包,生成24khz的音频和使用的音素。

      5. 播放音频并查看音素:使用IPython.display播放生成的音频,并打印输出的音素。

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