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据我所知，Kokoro TTS是对StyleTTS 2的模型架构做了一些修改，主要基于OpenAI和ElevenLabs的输出进行训练。但其结果似乎比StyleTTS更令人印象深刻，而且只有8200万参数。是因为对合成数据进行了充分良好的混合训练才得到如此优异的结果吗？还是架构变化中隐藏了什么开启这种新潜力的因素呢？https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro - 82M

讨论总结

这是一个关于Kokoro TTS的讨论，原帖对其参数少却效果好表示疑惑。评论者们从不同角度进行探讨，包括数据集的质量、模型的训练目标、语音克隆能力、语言支持等方面，还涉及到Kokoro TTS的API服务、在不同系统中的应用、技术难度等话题，整体氛围积极且大家都在积极分享观点和经验。

主要观点

  1. 👍 Kokoro TTS效果好可能源于极其精简的初始数据集。
    • 支持理由：Fold - Plastic提出该猜测，因为其未发布训练或微调内容。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Kokoro TTS的音频编码器未发布，且在语音克隆中对分布外声音泛化存在困难。
    • 正方观点：Fold - Plastic指出音频编码器未发布且目前表现已是最佳。
    • 反方观点：有评论者认为Kokoro有语音克隆能力。
  3. 💡 开源音频数据集质量差可能影响TTS效果。
    • 解释：xadiant认为从HF上可发现开源音频数据集非常糟糕，这可能是Kokoro TTS在参数少效果好的原因。
  4. 💡 在TTS中用少量参数可达成更多效果。
    • 解释：xadiant提到在TTS中可以用更少的参数达成更多效果。
  5. 💡 82M参数数量很大。
    • 解释：DeltaSqueezer认为82M参数数量很大，因为对于基本语音编码可能不需要这么多参数。

金句与有趣评论

  1. “😂 Fold - Plastic: my guess is an extremely distilled initial dataset, hence why they haven’t released training or fine - tuning”
    • 亮点：提出Kokoro TTS效果好可能源于数据集的原因，是较早的一种猜测观点。
  2. “🤔 chibop1: It looks like it does have the voice cloning capability since they were able to [restored Sky](https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro - 82M/blob/main/demo/restoring - sky.md) with 3 minutes of audio samples.”
    • 亮点：为Kokoro有语音克隆能力提供了证据。
  3. “👀 xadiant：My guess is that the open source audio datasets are… extremely bad.”
    • 亮点：指出开源音频数据集可能是影响Kokoro TTS效果的因素。
  4. “😎 iamMess: Kokoro is pretty awesome.”
    • 亮点：简单直接地表达对Kokoro TTS的认可。
  5. “🧐 DeltaSqueezer：82m is still a huge number of parameters!”
    • 亮点：对Kokoro TTS的82M参数数量提出自己的看法。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于Kokoro TTS在语音克隆方面的能力，以及82M参数数量是否算多等问题。可能的原因是大家从不同的专业角度和使用场景出发，对Kokoro TTS的理解和期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Kokoro TTS在处理数学符号方面的功能拓展，以及在C++等不同编程语言中的应用。
  • 潜在影响：如果Kokoro TTS能不断优化和拓展功能，可能会对语音合成相关领域产生积极影响，如在多语言支持、特定需求（如处理数学内容）等方面提供更好的解决方案，同时也为小模型在语音合成领域的发展提供借鉴。

详细内容：

《关于 Kokoro TTS 为何表现出色的热门讨论》

近日，Reddit 上一个关于“Kokoro TTS 为何在参数如此少的情况下还能表现出色”的帖子引发了众多关注。该帖指出 Kokoro TTS 是 StyleTTS 2 的改进版，主要在 OpenAI 和 ElevenLabs 的输出上训练，尽管只有 8200 万个参数，但其效果却令人印象深刻。此帖获得了大量点赞和众多评论，大家围绕其出色表现的原因展开了热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：有人猜测是极其精简的初始数据集起了作用，也有人认为是架构变化带来了新的潜力。比如，有用户分享道：“看起来它确实有语音克隆功能，因为他们能够用 3 分钟的音频样本恢复 Sky。” 还有用户提出，如果能做到这点，为什么不公开编码器让其他人使用。

在观点分析中，一方面，有用户认为模型之所以能如此快速、小巧且出色，是因为它直接针对特定声音进行训练。另一方面，也有人觉得应该专注于更好的预处理，以适应较小的模型，压缩或修改数据，让模型更容易理解。

有用户分享个人经历，比如“我在 Mac mini 上运行它，只需要用电。”还有用户提到父亲因视力问题需要相关技术帮助阅读。

有趣的是，对于什么是好的 TTS 数据集，大家也各抒己见。有人认为高质量音频很重要，有人则强调数据的多样性。

总之，关于 Kokoro TTS 的讨论展示了大家对这一技术的浓厚兴趣和深入思考，也期待未来能有更多的发展和改进。