Downloads · 30 days
0
AMRPH/F5-TTS-mansi
F5-TTS-mansi is a text-to-speech model from AMRPH. Use it when you need text read aloud. The card lists the license as mit.
F5-TTS-mansi - дообучения версия модели F5-TTSRUSSIAN для синтеза речи на мансийском языке. - Поддерживает несколько качественных голосов. - Уменьшенный vocab. - Обученная на кастомном закрытом датасете мансийского яз…
Downloads · 30 days
0
Access
Public
Updated Nov 28, 2025
Parameters
336M
1.3 GB on disk
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors1.3 GB · 100%
From the Hugging Face model README
F5-TTS-mansi - дообучения версия модели F5-TTS_RUSSIAN для синтеза речи на мансийском языке.
Для предобработки текста рекомендуется использовать следующий код:
lat_to_cyr = {
"a": "а", "A": "А",
"e": "е", "E": "Е",
"o": "о", "O": "О",
"y": "у", "Y": "У",
}
punct_map = {
'“': '"', '”': '"', '„': '"', '«': '"', '»': '"',
'‘': "'", '’': "'", '‚': "'",
'—': '-', '–': '-', '−': '-',
}
def normalize_text(text: str) -> str:
text = unicodedata.normalize("NFD", str(text))
for lat, cyr in lat_to_cyr.items():
text = text.replace(lat, cyr)
text = unicodedata.normalize("NFC", text)
text = ''.join(ch for ch in text if unicodedata.category(ch)[0] != 'C')
text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
text = text.strip()
for k, v in punct_map.items():
text = text.replace(k, v)
return text
df['text'] = df['text'].apply(normalize_text)