ukrainian tts

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TTS ukrainiens		bleu	jaune	gradio	5.7.1	3.10.3	app.py	FAUX

TTS ukrainiens ??

TTS ukrainien (text-to-speech) utilisant ESPNET.

Lien vers une démo en ligne -> https://huggingface.co/spaces/robinhad/ukrainian-tts
Remarque: la démo en ligne enregistre la contribution des utilisateurs pour améliorer l'expérience utilisateur; En l'utilisant, vous consentez pour analyser ces données.
Lien vers le code source et les modèles -> https://github.com/robinhad/ukrainian-tts
Télégramme bot -> https://t.me/uk_tts_bot

Caractéristiques

• Complètement hors ligne
• Plusieurs voix
• Contrainte automatique avec file d'attente prioritaire: acute -> user-defined model dictionary
• Vitesse de discours de contrôle
• Le package Python fonctionne sur Windows, Mac (x86 / m1), Linux (x86 / ARM)
• Inférence sur les appareils mobiles (modèles d'inférence via espnet_onnx sans nettoyeurs)

Support ❤️

Si vous aimez mon travail, veuillez soutenir ❤️ -> https://send.monobank.ua/jar/48ihq4xaxm
Vous êtes invités à rejoindre la communauté de la reconnaissance et de la synthèse de la parole UA: Telegram https://t.me/speech_recognition_uk

Exemples?

Oleksa (male) :

oleksa.mp4

Plus de voix ??

Tetiana (female) :

tetiana.mp4

Dmytro (male) :

dmytro.mp4

Lada (female) :

lada.mp4

Mykyta (male) :

mykyta.mp4

Comment utiliser:?

Start

Installer en utilisant:

 ! pip install git+https://github.com/robinhad/ukrainian-tts.git

Exemple de code:

 from ukrainian_tts . tts import TTS , Voices , Stress
import IPython . display as ipd

tts = TTS ( device = "cpu" ) # can try gpu, mps
with open ( "test.wav" , mode = "wb" ) as file :
    _ , output_text = tts . tts ( "Привіт, як у тебе справи?" , Voices . Dmytro . value , Stress . Dictionary . value , file )
print ( "Accented text:" , output_text )

ipd . Audio ( filename = "test.wav" )

Voir Exemple Notebook: tts_example.ipynb

Comment contribuer :?

Recherchez cette liste avec les problèmes actuels: # 35

Comment s'entraîner :? ️

Lien vers le guide: formation / étapes.md

Attribution?

• Formation du modèle - Yurii Paniv @Robinhad
• Ensemble de données ukrainien de texte vocyte ukrainien - Yehor smoliakov @egorsmkv
• Dmytro Voice - Dmytro CHAPLYNSKYI @DChaplinsky
• Coupe de silence en utilisant HMM-GMM - Volodymyr Kyrylov @Proger
• Autostress (avec dictionnaire) utilisant un stress ukrainien - Oleksiy Syvokon @Asivokon
• AutoStress (avec modèle) Utilisation d'Ukrainian-Accentor - Bohdan Mykhailenko @neonbohdan + yehor smoliakov @egorsmkv