Downloads · 30 days
36
16% of all-time downloads
ALEKAS/VoxCPM-0.5B-Russian-5600
VoxCPM-0.5B-Russian-5600 is a text-to-speech model from ALEKAS. Use it when you need text read aloud. It is set up for voxcpm. The card lists the license as apache-2.0.
Это модель VoxCPM 0.5B, прошедшая полное дообучение (Full Fine-Tuning) на русскоязычном корпусе речи. Модель адаптирует архитектуру VoxCPM (tokenizer-free) для синтеза качественной русской речи.
Downloads · 30 days
36
16% of all-time downloads
All-time downloads
226
Public
Parameters
652M
8.1 GB on disk
Likes
2
Trending 1
Click a slice to open those files.
.safetensors2.6 GB · 90%
From the Hugging Face model README
Это модель VoxCPM 0.5B, прошедшая полное дообучение (Full Fine-Tuning) на русскоязычном корпусе речи. Модель адаптирует архитектуру VoxCPM (tokenizer-free) для синтеза качественной русской речи.
Шаг чекпоинта: 5600
Убедитесь, что у вас установлен пакет voxcpm (из репозитория VoxCPM):
git clone https://github.com/OpenBMB/VoxCPM.git
cd VoxCPM
pip install -e .
Модель обучена генерировать русскую речь определенным голосом. Для получения наилучшего результата рекомендуется использовать стандартный режим генерации без подмены голоса (клонирования).
import soundfile as sf
from voxcpm import VoxCPM
# Загрузка модели
# Модель будет автоматически скачана из Hugging Face
model = VoxCPM.from_pretrained("ALEKAS/VoxCPM-0.5B-Russian-5600", load_denoiser=False)
# Текст для озвучивания
text = "Привет! Это пример синтеза речи на русском языке с использованием модели VoxCPM."
# Генерируем аудио
# Важно: prompt_wav_path=None, чтобы модель говорила своим "родным" обученным голосом
wav = model.generate(text, prompt_wav_path=None)
# Сохраняем результат
sample_rate = model.tts_model.sample_rate
sf.write("output.wav", wav, sample_rate)
print(f"Файл output.wav сохранен с частотой {sample_rate}Гц")