OPENDATASCIENCE Telegram 2552
Forwarded from Den4ik Research
Наш русскоязычный датасет для TTS опубликован!

Сегодня выкладываем открытые корпуса на 4000+ часов речи, а еще синтезатор речи ESpeech-TTS-1

Наш датасет содержит больше 4000 часов русской речи. Статистика по корпусам:

Многоголосые:
ESpeech-podcasts - 3200 часов
ESpeech-webinars - 850 часов

Одноголосые:
ESpeech-igm - 220 часов
ESpeech-buldjat - 54 часа
ESpeech-upvote - 296 часов
ESpeech-tuchniyzhab - 306 часов

Данные лежат вот тут: https://huggingface.co/ESpeech

Техрепорт датасета доступен тут: https://github.com/Den4ikAI/ESpeech/blob/main/ESpeech_techreport.pdf


Также, мы решили провести некоторые эксперименты с TTS. Получилось обучить F5-TTS на 10000 часов речи и сделать одну из лучших по нашим замерам моделей в опенсурсе для русского языка.

Какие модели доступны?
ESpeech-TTS-1 [RL] V1 - Первая версия модели с RL
ESpeech-TTS-1 [RL] V2 - Вторая версия модели с RL
ESpeech-TTS-1 PODCASTER [SFT] - Модель обученная только на подкастах, лучше генерирует спонтанную речь
ESpeech-TTS-1 [SFT] 95K - чекпоинт с 95000 шагов (на нем основана RL V1)
ESpeech-TTS-1 [SFT] 265K - чекпоинт с 265000 шагов (на нем основана RL V2)

Лайкайте модель которая больше понравится чтобы мы понимали есть ли смысл запускать RL.

Послушать модели без скачивания можно вот здесь:

https://huggingface.co/spaces/Den4ikAI/ESpeech-TTS

Совместно с @speech_recognition_ru ещё сделали лидерборд русского ТТС, где можно глянуть метрики:

https://huggingface.co/spaces/ESpeech/open_tts_leaderboard_ru
Задать вопросы по поводу данных и модели можно в наших телеграм каналах:
https://www.tgoop.com/den4ikresearch
https://www.tgoop.com/voice_stuff_chat

Вы можете мне задонатить, чтобы у меня были ресурсы делать более крутые модели и датасеты:

USDT (TRC20): TEpEM4VVmGmqKHn4Xz1FxM7qZiXjWtUEUB
BTC: bc1qw5lq7fc455e47hggax6zp8txw4ru7yvsxvawv3
https://www.tbank.ru/cf/7WKnNMqWtOx
2🔥73👍1



tgoop.com/opendatascience/2552
Create:
Last Update:

Наш русскоязычный датасет для TTS опубликован!

Сегодня выкладываем открытые корпуса на 4000+ часов речи, а еще синтезатор речи ESpeech-TTS-1

Наш датасет содержит больше 4000 часов русской речи. Статистика по корпусам:

Многоголосые:
ESpeech-podcasts - 3200 часов
ESpeech-webinars - 850 часов

Одноголосые:
ESpeech-igm - 220 часов
ESpeech-buldjat - 54 часа
ESpeech-upvote - 296 часов
ESpeech-tuchniyzhab - 306 часов

Данные лежат вот тут: https://huggingface.co/ESpeech

Техрепорт датасета доступен тут: https://github.com/Den4ikAI/ESpeech/blob/main/ESpeech_techreport.pdf


Также, мы решили провести некоторые эксперименты с TTS. Получилось обучить F5-TTS на 10000 часов речи и сделать одну из лучших по нашим замерам моделей в опенсурсе для русского языка.

Какие модели доступны?
ESpeech-TTS-1 [RL] V1 - Первая версия модели с RL
ESpeech-TTS-1 [RL] V2 - Вторая версия модели с RL
ESpeech-TTS-1 PODCASTER [SFT] - Модель обученная только на подкастах, лучше генерирует спонтанную речь
ESpeech-TTS-1 [SFT] 95K - чекпоинт с 95000 шагов (на нем основана RL V1)
ESpeech-TTS-1 [SFT] 265K - чекпоинт с 265000 шагов (на нем основана RL V2)

Лайкайте модель которая больше понравится чтобы мы понимали есть ли смысл запускать RL.

Послушать модели без скачивания можно вот здесь:

https://huggingface.co/spaces/Den4ikAI/ESpeech-TTS

Совместно с @speech_recognition_ru ещё сделали лидерборд русского ТТС, где можно глянуть метрики:

https://huggingface.co/spaces/ESpeech/open_tts_leaderboard_ru
Задать вопросы по поводу данных и модели можно в наших телеграм каналах:
https://www.tgoop.com/den4ikresearch
https://www.tgoop.com/voice_stuff_chat

Вы можете мне задонатить, чтобы у меня были ресурсы делать более крутые модели и датасеты:

USDT (TRC20): TEpEM4VVmGmqKHn4Xz1FxM7qZiXjWtUEUB
BTC: bc1qw5lq7fc455e47hggax6zp8txw4ru7yvsxvawv3
https://www.tbank.ru/cf/7WKnNMqWtOx

BY Data Science by ODS.ai 🦜


Share with your friend now:
tgoop.com/opendatascience/2552

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

1What is Telegram Channels? On Tuesday, some local media outlets included Sing Tao Daily cited sources as saying the Hong Kong government was considering restricting access to Telegram. Privacy Commissioner for Personal Data Ada Chung told to the Legislative Council on Monday that government officials, police and lawmakers remain the targets of “doxxing” despite a privacy law amendment last year that criminalised the malicious disclosure of personal information. While the character limit is 255, try to fit into 200 characters. This way, users will be able to take in your text fast and efficiently. Reveal the essence of your channel and provide contact information. For example, you can add a bot name, link to your pricing plans, etc. Add the logo from your device. Adjust the visible area of your image. Congratulations! Now your Telegram channel has a face Click “Save”.! Users are more open to new information on workdays rather than weekends.
from us


Telegram Data Science by ODS.ai 🦜
FROM American