Github

Forwarded from Machinelearning

🌟 Step-Audio: платформа интеллектуального речевого взаимодействия.

Step-Audio – платформа с открытым исходным кодом, объединяющая понимание и генерацию речи для поддержки мультиязычных диалогов (китайский, английский и японский).

Step-Audio способна передавать эмоциональные оттенки, региональные диалекты, различные стили речи и вокала.

Основой Step-Audio является 130B мультимодальная модель, которая объединяет в себе функции распознавания и генерации речи, семантического понимания, ведения диалога, клонирования голоса и синтеза речи. Важным компонентом является собственный токенизатор, позволяющий создавать высококачественный звук без традиционного сбора данных вручную.

▶️ Состав релиза:

Step-Audio-Tokenizer - токенизатор речи. Для лингвистической токенизации используется кодер Paraformer, который квантуется в дискретные представления с частотой 16,7 Гц. Для семантической токенизации - токенизатор CosyVoice, специально разработанный для эффективного кодирования характеристик, необходимых для создания естественных и выразительных речевых результатов, работающий на частоте 25 Гц.

Step-Audio-Chat - мультимодальная LLM с 130 млрд. параметров, которая отвечает за понимание и генерацию человеческой речи.

Step-Audio-TTS-3B - TTS-модель, обученная на крупном синтетическом наборе данных с использованием парадигмы LLM-Chat. Модель поддерживает несколько языков, множество эмоциональных выражений и различные элементы управления стилем голоса. Step-Audio-TTS-3B является первой открытой TTS-моделью, способной генерировать певческий вокал.

StepEval-Audio-360 - датасет, собранный при участии профессиональных аннотаторов и содержит весь спектр возможностей: пение, творчество, ролевые игры, логические рассуждения, понимание голоса, следование голосовым инструкциям, игры, управление речевыми эмоциями и языковые способности на китайском, английском и японском языках.

⚠️ Для локального использования понадобится (41.6Гц): Step-Audio-Tokenizer - 1.5 GB VRAM, Step-Audio-Chat - 256 GB VRAM, Step-Audio-TTS-3B - 8GB VRAM.

⚠️ Наиболее качественный инференс, по словам разработчиков, достигается на 4xA800/H800 GPU с 80GB или больше.


▶️Локальная установка и инференс на примере TTS:

# Clone the repository
git clone https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio.git

# Create a Conda venv
conda create -n stepaudio python=3.10
conda activate stepaudio

# Install dependencies
cd Step-Audio
pip install -r requirements.txt

git lfs install
git clone https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-Audio-TTS-3B

# TTS inference 
python tts_inference.py --model-path --output-path --synthesis-type use_tts_or_clone

📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Коллекция на HF
🟡Техотчет
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #ASR #TTS #StepAudio

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/github_code/351

973 viewsFeb 18 at 13:38

🌟 Step-Audio: платформа интеллектуального речевого взаимодействия.

Step-Audio – платформа с открытым исходным кодом, объединяющая понимание и генерацию речи для поддержки мультиязычных диалогов (китайский, английский и японский).

Step-Audio способна передавать эмоциональные оттенки, региональные диалекты, различные стили речи и вокала.

Основой Step-Audio является 130B мультимодальная модель, которая объединяет в себе функции распознавания и генерации речи, семантического понимания, ведения диалога, клонирования голоса и синтеза речи. Важным компонентом является собственный токенизатор, позволяющий создавать высококачественный звук без традиционного сбора данных вручную.

▶️ Состав релиза:

Step-Audio-Tokenizer - токенизатор речи. Для лингвистической токенизации используется кодер Paraformer, который квантуется в дискретные представления с частотой 16,7 Гц. Для семантической токенизации - токенизатор CosyVoice, специально разработанный для эффективного кодирования характеристик, необходимых для создания естественных и выразительных речевых результатов, работающий на частоте 25 Гц.

Step-Audio-Chat - мультимодальная LLM с 130 млрд. параметров, которая отвечает за понимание и генерацию человеческой речи.

Step-Audio-TTS-3B - TTS-модель, обученная на крупном синтетическом наборе данных с использованием парадигмы LLM-Chat. Модель поддерживает несколько языков, множество эмоциональных выражений и различные элементы управления стилем голоса. Step-Audio-TTS-3B является первой открытой TTS-моделью, способной генерировать певческий вокал.

StepEval-Audio-360 - датасет, собранный при участии профессиональных аннотаторов и содержит весь спектр возможностей: пение, творчество, ролевые игры, логические рассуждения, понимание голоса, следование голосовым инструкциям, игры, управление речевыми эмоциями и языковые способности на китайском, английском и японском языках.

⚠️ Для локального использования понадобится (41.6Гц): Step-Audio-Tokenizer - 1.5 GB VRAM, Step-Audio-Chat - 256 GB VRAM, Step-Audio-TTS-3B - 8GB VRAM.

⚠️ Наиболее качественный инференс, по словам разработчиков, достигается на 4xA800/H800 GPU с 80GB или больше.


▶️Локальная установка и инференс на примере TTS:

# Clone the repository
git clone https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio.git

# Create a Conda venv
conda create -n stepaudio python=3.10
conda activate stepaudio

# Install dependencies
cd Step-Audio
pip install -r requirements.txt

git lfs install
git clone https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-Audio-TTS-3B

# TTS inference 
python tts_inference.py --model-path --output-path --synthesis-type use_tts_or_clone