原贴链接

（仅为一个视频链接https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1gk2s7l.mp4，无实际内容可翻译）

讨论总结

这个讨论围绕OuteTTS - 0.1 - 350M这个基于LLaMa架构、零样本语音克隆且有CC - BY许可的项目展开。评论者们从不同角度分享了对该项目的看法，包括产品的成熟度、语音质量、运行速度、是否开源、微调情况以及与其他语音克隆技术的比较等，整体氛围比较理性，既有正面评价也有负面评价。

主要观点

  1. 👍 OuteTTS - 0.1 - 350M有独特性和优势
    • 支持理由：基于LLaMa架构，具有llama.cpp的所有优化功能还发布了GGUF
    • 反对声音：无
  2. 👎 OuteTTS - 0.1 - 350M不成熟
    • 正方观点：输出语音含糊、克隆不准确，只适合短话语且生成时间长
    • 反方观点：无
  3. 🔥 零样本克隆效果不如微调后的克隆
    • 正方观点：微调可扩大音域、补充缺失数据，能更好地适应各种声音或针对特定声音
    • 反方观点：无
  4. 💡 没有微调导致OuteTTS不如其他替代品
    • 解释：无微调，所以永远不会像其他替代品那样好
  5. 🤔 该产品存在音频切断的问题
    • 解释：生成的音频总是切掉最后一秒，调整温度和惩罚值也无法解决

金句与有趣评论

  1. “😂 herozorro：i gave this thing 4 hours of my life last night. my conclusion is its half baked and not ready for prime time (hence 0.1 i guess)”
    • 亮点：生动形象地表达出对产品的不满，花费大量时间试用后觉得产品不成熟。
  2. “🤔 Zyguard7777777：Really unique approach using llama architecture. Has many advantages like all the optimisations of llama.cpp, hence the GGUF they also released https://huggingface.co/OuteAI/OuteTTS - 0.1 - 350M - GGUF”
    • 亮点：指出产品基于LLaMa架构的独特性和优势。
  3. “👀 PrimaCora：The zero shot cloning here is never going to be as good as a finetune, so it already falls behind the likes of XTTS.”
    • 亮点：明确对比零样本克隆和微调克隆，表明微调克隆的优势。
  4. “😎 herozorro：its actually a bad approach. this thing hallucinates. it makes the speech sound like someone was drunk trying to the words out”
    • 亮点：幽默地描述产品存在的问题，使产品产生幻觉的问题形象化。
  5. “👍 This is cool. I like it. I’ll have to keep on eye on this project for awhile. Thanks for sharing!”
    • 亮点：表达对项目的喜爱和持续关注的意愿。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有正面的认可和期待，也有负面的批评。主要分歧点在于产品的性能方面，如是否成熟、语音质量、克隆准确性等。可能的原因是不同用户的使用需求和体验不同，一些用户更关注技术的创新性和潜力，而另一些用户更看重产品当前的实际效果。

趋势与预测

  • 新兴话题：项目与新的LLM采样器结合工作的情况。
  • 潜在影响：如果该项目在后续能够解决目前存在的问题，如语音质量、音频切断等，可能会对语音克隆领域产生积极的推动作用，提高语音克隆技术的整体水平；反之，如果不能解决这些问题，可能会逐渐被其他更好的项目替代。

详细内容：

标题：关于 OuteTTS-0.1-350M 语音克隆的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“OuteTTS-0.1-350M - Zero shot voice cloning, built on LLaMa architecture, CC-BY license!”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一个视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1gk2s7l.mp4），获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发了关于这款语音克隆技术的多方面讨论。有人指出音频在 TTS 中的不自然表现，比如当 LLM 出错时，会出现近乎人类但又有所缺失的怪异和空洞的声音。还有人分享了自己的使用体验，称昨晚花了 4 小时尝试，认为其不够成熟，输出语音含混不清，克隆不准确，生成时间长，且只适合非常短的表述。但也有人认为其具有完全依靠 CPU 的优点。

有人认为 GPT-SoVITS-V2 表现出色，而有人觉得 F5-TTS 是目前最好的，也有人认为 F5-TTS 不可用于实时场景。还有人提出 E2 似乎比 F5 更好。

关于这款技术是否开源以及能否微调的问题，有人指出其是开源的（https://github.com/edwko/OuteTTS ，遵循 Apache 2.0 协议），但不能微调，所以不如其他替代方案。

有人尝试后发现生成的音频会切掉最后一秒（https://filebin.net/bq6q0swomq3is2hj/output_temp0.4_rep1.0.wav）。也有人表示 Fine tuning 能让语音模型的音域扩展，适应更多样的声音。但目前还没有能 1 对 1 完美匹配声音的模型。对于不同的声音特点，比如高音调的女性声音和基础的男性声音，以及口音和风格的复制等问题，大家也展开了探讨。

在这场讨论中，争议点在于 OuteTTS-0.1-350M 的表现和实用性。支持的声音认为其具有某些优点，比如依靠 CPU 运算；反对的声音则指出其在语音克隆准确性、生成时间和实时性等方面的不足。

共识在于大家都认为语音克隆技术还有很大的提升空间，Fine tuning 对于提升模型效果具有重要意义。独特的观点如通过模拟身体发声部位来实现完美语音克隆，丰富了讨论的深度和广度。

总之，这场关于 OuteTTS-0.1-350M 的讨论展现了大家对语音克隆技术的关注和期待，也为技术的发展提供了多样的思考角度。