Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Машинное обучение

🎧 Fish Audio S2 Pro - мощная open-source модель для синтеза речи

Это 4B + 400M параметровая TTS-модель с необычной архитектурой Dual-AR, обученная на 10+ миллионах часов аудио и поддерживающая 80+ языков. Что делает её интересной. 🏗 Dual-AR архитектура Модель разделена на две части: • 4B Slow AR отвечает за семантику и структуру речи • 400M Fast AR генерирует 9 residual codebooks для акустики Такой подход позволяет сохранить высокое качество звука без сильной нагрузки на инференс. 🎭 Свободное управление эмоциями и интонацией Можно прямо в тексте задавать стиль речи: [whisper] [laughing] [professional broadcast tone] Поддерживается 15 000+ тегов, которые работают на уровне отдельных слов. 🌐 80+ языков Основные языки высокого качества: • английский • китайский • японский ⚡ Оптимизация для LLM-инфраструктуры Модель нативно работает со стеком SGLang, поэтому поддерживает: • continuous batching • paged KV cache • RadixAttention prefix caching 📊 Производительность • RTF: 0.195 на Nvidia H200 • ~100 мс до первого аудио • более 3000 аку

🎧 Fish Audio S2 Pro - мощная open-source модель для синтеза речи.

Это 4B + 400M параметровая TTS-модель с необычной архитектурой Dual-AR, обученная на 10+ миллионах часов аудио и поддерживающая 80+ языков.

Что делает её интересной.

🏗 Dual-AR архитектура

Модель разделена на две части:

• 4B Slow AR отвечает за семантику и структуру речи

• 400M Fast AR генерирует 9 residual codebooks для акустики

Такой подход позволяет сохранить высокое качество звука без сильной нагрузки на инференс.

🎭 Свободное управление эмоциями и интонацией

Можно прямо в тексте задавать стиль речи:

[whisper]

[laughing]

[professional broadcast tone]

Поддерживается 15 000+ тегов, которые работают на уровне отдельных слов.

🌐 80+ языков

Основные языки высокого качества:

• английский

• китайский

• японский

⚡ Оптимизация для LLM-инфраструктуры

Модель нативно работает со стеком SGLang, поэтому поддерживает:

• continuous batching

• paged KV cache

• RadixAttention prefix caching

📊 Производительность

• RTF: 0.195 на Nvidia H200

• ~100 мс до первого аудио

• более 3000 акустических токенов/сек

Также разработчики выложили:

• веса модели

• код для fine-tuning

• движок для streaming inference

Модель: https://modelscope.ai/models/fishaudio/s2-pro

GitHub: https://github.com/fishaudio/fish-speech

#ai #tts #opensourсe

Open Source
12 тыс интересуются