OpenBMB/VoxCPM

VoxCPM2: TTS без токенизатора для многоязычной генерации речи, креативного дизайна голоса и реалистичного клонирования

Аудио⭐ 37 834Pythonпоследний релиз: 2.0.3
Открыть на GitHub ↗Сайт проекта ↗

Что это за инструмент

VoxCPM2 — это модель синтеза речи (TTS) без дискретного токенизатора, генерирующая высококачественный звук напрямую через диффузионную архитектуру.

Зачем нужен

Инструмент решает задачу создания естественной, выразительной речи на 30 языках с поддержкой клонирования голоса и его генерации по текстовому описанию. Полезен для получения студийного аудио (48kHz) без внешних апскейлеров и с возможностью потоковой генерации.

Что можно реализовать

  • Генерация голоса по текстовому описанию (Voice Design) без референсных аудиозаписей
  • Точное клонирование голоса (Controllable/Ultimate Cloning) с сохранением тембра и эмоций
  • Синтез многоязычного контента (включая диалекты китайского) без указания языковых тегов
  • Создание голосовых ассистентов с низкой задержкой (RTF ~0.3) для real-time приложений

Ключевые возможности

  • Tokenizer-Free архитектура: прямая генерация непрерывных представлений речи через diffusion autoregressive
  • Поддержка 30 языков и китайских диалектов (например, кантонский, уйгурский)
  • Генерация аудио 48kHz из референса 16kHz с встроенным супер-разрешением (AudioVAE V2)
  • Потоковая генерация с ускорением через vLLM-Omni или Nano-vLLM
  • Лицензия Apache-2.0, разрешающая коммерческое использование

👤 Кому подойдёт: разработчики AI-приложений, исследователи в области синтеза речи, создатели контента, бизнесы, внедряющие голосовые интерфейсы

Релизы

2.0.3minor
🕐 4 мес назад · релиз на GitHub ↗

Релиз VoxCPM 2.0.3: улучшена стабильность, безопасность загрузки LoRA и производительность потокового декодирования.

  • Added: Добавлена команда voxcpm validate для проверки манифестов обучения перед запуском.
  • Added: Реализована поддержка опционального ref_audio в пайплайне обучения.
  • Added: Добавлен аргумент --device для явного выбора вычислительного устройства.
  • Fixed: Улучшена производительность потокового VAE-декодирования за счет устранения избыточных вычислений.
  • Fixed: Повышена безопасность загрузки LoRA-чекпоинтов с использованием weights_only=True.