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Fish Speech V1.4 是一个开源的文本转语音模型，基于70万小时的多种语言音频数据进行训练。此外，它只需要4GB的显存进行推理！

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演示

讨论总结

Reddit用户对新发布的Fish Speech v1.4文本转语音模型进行了广泛的讨论，涵盖了模型的性能、语言表现、技术细节和用户体验等多个方面。讨论中既有用户对模型在德语和波兰语中表现的正面评价，也有对其速度和质量的负面批评。此外，用户还讨论了模型的命名问题、许可证限制以及与XTTSv2的比较。总体而言，讨论呈现出多样化的观点，既有对新技术的期待，也有对现有问题的担忧。

主要观点

  1. 👍 Fish Speech v1.4在德语中的表现相当不错
    • 支持理由：多位用户表示模型在德语中的语音效果令人满意。
    • 反对声音：有用户认为模型质量差且速度慢。
  2. 🔥 Fish Speech v1.4的语音克隆效果不如XTTSv2
    • 正方观点：有用户认为Fish Speech v1.4在使用相同参考音频时听起来更机械。
    • 反方观点：有用户认为RVC在语音克隆方面表现更好，但需要两步处理且生成音频较慢。
  3. 💡 Fish Speech v1.4的非商业许可证限制了其商业应用
    • 支持理由：有用户认为这种许可证限制了模型的商业应用，因此对其价值产生了负面评价。
    • 反对声音：无明确反对声音，但有用户认为知道“fap”含义并且会因此感到冒犯的人很少。
  4. 💡 Fish Speech v1.4的命名问题引发尴尬
    • 支持理由：有用户指出“fap”这个命令行工具的名称可能会引起尴尬。
    • 反对声音：有用户认为“fap”这个名称实际上很完美，不需要更改。
  5. 💡 Fish Speech v1.4的演示网站存在技术问题
    • 支持理由：有用户指出演示网站无法正常工作，视频演示网站不稳定，无法在移动设备上播放视频。
    • 反对声音：无明确反对声音，但有用户认为在未体验产品前就感受到失败。

金句与有趣评论

  1. “😂 The cloning results are fairly decent.”
    • 亮点：简洁明了地表达了用户对模型克隆效果的认可。
  2. “🤔 I’m new to TTS models, but this sounds really good just from the demo.”
    • 亮点：新手用户对模型的正面评价，展示了模型的易用性和吸引力。
  3. “👀 Sounds pretty good in German!”
    • 亮点：简洁地表达了用户对模型在德语中表现的满意。
  4. “😂 So it’s sounds like a… fish? Lol”
    • 亮点：幽默地质疑模型的名称是否意味着其语音效果听起来像鱼。
  5. “🤔 Is it autoregressive?”
    • 亮点：直接提出了一个技术性问题，展示了用户对模型技术细节的关注。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有正面评价也有负面批评。正面评价主要集中在模型在特定语言（如德语）中的表现和新手用户的初次体验。负面批评则主要集中在模型的速度、质量、许可证限制和演示网站的技术问题。争议点主要集中在模型的性能与竞争对手的比较，以及命名和许可证的合理性。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的命名问题和许可证限制可能会引发更多关于开源项目伦理和商业化的讨论。
  • 潜在影响：Fish Speech v1.4的发布可能会推动文本转语音领域对多语言支持和用户体验的进一步优化。

详细内容：

《新型开源文本转语音模型“Fish Speech v1.4”引发热议》

近日，Reddit 上一则关于新型开源文本转语音模型“Fish Speech v1.4”的帖子引发了众多关注。该帖子介绍了这个模型训练使用了 700 千小时多种语言的音频数据，且推理仅需 4GB 的 VRAM，并提供了多个相关链接，包括网站、GitHub 页面、HuggingFace 以及演示页面。此帖获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在对该模型的不同评价和看法。有人认为旧版本表现一般且速度较慢，但克隆效果还不错；有人表示对于开源而言，RVC 目前是最好的，值得关注；也有新手觉得仅从演示来看，这个模型听起来很棒；还有人觉得在德语方面表现不错，但也有人吐槽其质量糟糕且速度慢。

有用户指出在波兰语方面发音不太好；有人认为命令行二进制的名称“fap”不太合适，可能会引起尴尬，但也有人认为无需更改；还有用户对比了该模型与 XTTSv2 的表现，认为后者仍是王者，不过也会有表现不佳的时候。

一位用户提到在版本 1.2 的预训练集中发现了数据问题，影响了在线版本，1.4 版本已解决这些数据问题，但不自然停顿的问题仍待解决。也有用户称测试结果非常出色。

总之，关于“Fish Speech v1.4”模型，大家看法不一，既有肯定也有质疑，反映出在文本转语音模型领域，用户对于性能和质量的高要求以及不断探索的态度。