и посмотреть медиа
Machinelearning - ML and Data Science
и посмотреть медиа
Channel about machine learning and Data Science. Practical instructions for running LLMs and neural networks on simple devices.
Channel about machine learning and Data Science. Practical instructions for running LLMs and neural networks on simple devices.
Machinelearning - channel for deep immersion into the world of machine learning and Data Science. Here they explain how to run any LLM with simple steps, share practical examples and tips. Ideal for those who want to master neural networks without complex tools.
✔️ Tencent релизнула одну модель на все задачи с речью Tencent Hunyuan вместе с Шанхайским университетом выложили AuK, открытую базовую модель для генерации и редактирования речи на 1,5 млрд параметров. Русского языка модель не знает, заявлены только китайский и английский. Авторы, правда, отмечают возможный перенос между языками - какая-то способность возникает сама, но поддержкой это не считается. AuK принимает на вход текстовый запрос и, если нужно, исходное аудио и на выходе отдаёт готовый звук. Всего заявлено пять типов задач: синтез речи (клонирование голоса по образцу и генерация по описанию), правка содержания (заменить слово в реплике или строчку в песне), акустика (темп, громкость, высота тона), паралингвистика (эмоция, тембр, акцент, вздохи и смешки, шёпот) и очистка с разделением (шумоподавление, выделение спикера, отделение вокала от музыки). 🟡Механика Мультимодальная Qwen2.5-Omni читает инструкцию вместе с аудио и превращает её в смысловое условие. Аудио-VAE сжимает звук в компактное представление и потом восстанавливает обратно в волну. Между ними работает трансформер по подобию FLUX - сначала десять блоков MMDiT, где смысловой и акустический потоки обмениваются информацией, оставаясь раздельными, затем двадцать обычных блоков DiT поверх склеенной последовательности. 🟡Тесты По замерам Tencent, модель лидирует на Seed-TTS-Eval (разборчивость речи и похожесть на голос образца), InstructTTSEval (насколько точно модель отрабатывает словесное описание тембра), а также на MMAE-Speech и SpeechEditBench, где проверяют правки. А вот на восстановлении сигнала (DNS Challenge, CHiME-4, Libri2Mix) она только конкурентоспособна, то есть узкоспециализированные модели там по-прежнему сильнее. Отдельно выложена AuK-Flash - дистиллированная версия, которая укладывается в четыре шага вместо тридцати двух и работает в 4,5 раза быстрее. К ней, кстати, нужно будет отдельно качать Qwen2.5-Omni-3B в роли энкодера. В репозитории есть код установки, инференса на Gradio, ComfyUI, дообучения и шаблоны инструкций с примерами в кукбуке. Пощупать можно в демо на Hugging Face и ModelScope. 📌Лицензирование: MIT License 🟡Страница проекта 🟡Веса 🟡Arxiv 🟡Демо 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #TTS #AuK #Tencent
Открыть канал и посмотреть медиаOnly registered users can share their opinion.
Be the first to share your impression of this resource!