Machinelearning

🌟VoxCPM2: открытая 2B TTS-модель на 30 языках. VoxCPM2 - крупное обновление открытой системы синтеза речи VoxCPM. Модель обучена на более 2 млн. часов мультиязычных аудиоданных и поддерживает 30 языков, включая русский, китайский, английский, японский, корейский, арабский и хинди (плюс 9 диалектов китайского). За проектом стоит OpenBMB, структура при Университете Цинхуа, объединяющая академическую лабораторию THUNLP и коммерческую компанию ModelBest. THUNLP - одна из сильнейших академических групп по LLM в Азии, которой руководит легенда китайского NLP, профессор Maosong Sun. OpenBMB известна сериями CPM, MiniCPM, AgentCPM и фреймворками BMTrain и OpenPrompt. 🟡В второй версии VoxCPM отказались от дискретной токенизации аудио. В отличие современных TTS-систем, VoxCPM2 работает напрямую с непрерывными представлениями в латентном пространстве AudioVAE V2. Пайплайн состоит из 4 стадий: LocEnc, TSLM, RALM и LocDiT. На выходе - аудио с частотой 48 кГц студийного качества: асимметричная архитектура AudioVAE V2 принимает референс на 16 кГц и повышает разрешение без внешнего апсемплера. 🟡Обновление добавило 2 новые возможности. 🟢Voice Design создает голос по текстовому описанию: достаточно указать пол, возраст, тембр, эмоцию и темп - никакого референсного аудио не нужно. 🟢Controllable Voice Cloning клонирует голос по короткому аудиофрагменту и в довесок позволяет управлять стилем, эмоциями и скоростью речи, сохраняя оригинальный тембр. Из версии 1.5 перешел режим Ultimate Cloning: если передать вместе с референсом его точный транскрипт, модель воспроизводит ритм, интонации и манеру речи. 🟡Тесты На Seed-TTS-eval модель показывает WER 1.84% на английском и CER 0.97% на китайском при сходстве голоса (SIM) 75.3% и 79.5% соответственно. На мультиязычном Minimax-MLS-test система лидирует по SIM в подавляющем большинстве из 24 языков, опережая Minimax, ElevenLabs, FishAudio S2 и Qwen3-TTS. В задаче генерации голоса по описанию модель набирает лучшие баллы среди open-source решений на InstructTTSEval в английском языке. 🟡Модель потребляет около 8 ГБ VRAM. Скорость инференса по соотношению времени, затраченного моделью на генерацию аудио к длительности самого аудио - около 0.3 на NVIDIA RTX 4090. На движке Nano-vLLM этот показатель снижается до 0.13 (подходит для стриминга в реальном времени). Есть скрипты и гайд для SFT (добавления нового языка или домена) или LoRA для глубокой имитации конкретного спикера. LoRA потребует 5–10 минут аудио и 20 ГБ VRAM. Пример генерации аудио на демо-спейсе HF без клонирования и постобработке - в видеофайле поста. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Модель 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#TTS#VoxCPM2#OpenBNB