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讨论总结
该讨论围绕着本地TTS模型展开,大家分享了各自最喜欢的本地TTS模型及其原因,包括模型的稳定性、速度、是否支持语音克隆、是否能在多种硬件上运行、声音效果等方面的考量。同时也涉及到一些新模型的介绍、TTS模型的开发计划以及不同模型之间的比较等话题,整体讨论氛围比较积极,充满技术探讨的氛围。
主要观点
- 👍 Kokoro - tts不会在10秒后出现幻觉且输出稳定
- 支持理由:评论者的使用体验,如用于处理新闻标题等场景时表现稳定。
- 反对声音:无。
- 🔥 Kokoro是最佳本地tts模型
- 正方观点:它在GPU上速度快,在CPU上表现尚可,模型体积小,有不错的API封装,上周发布了新版本且增加了更多语言和声音等优点。
- 反方观点:不支持语音克隆。
- 💡 有人认为不能微调kokoro - tts是个遗憾
- 支持理由:对于一些特殊需求可能无法满足。
- 反对声音:可以通过其他方式解决特殊单词发音等问题,不需要微调。
- 💡 正在制作新的TTS,会依据研究论文或更好架构来更新,新TTS将支持多种语言
- 支持理由:开发者的介绍与规划。
- 反对声音:无。
- 💡 公开模型未经大量微调用处不大,但RVC项目可用于语音到语音转换且效果不错
- 支持理由:个人研究与使用体验表明公开模型的局限性以及RVC项目的优势。
- 反对声音:无。
金句与有趣评论
- “😂 kokoro - tts hands down.. why? it doesn’t hallucinate after 10 seconds…”
- 亮点:简洁地说出了kokoro - tts的一个重要优势。
- “🤔 i’ve used it after scraping news headlines, summarizing, and reading them to me in a casual tech podcast tone and style…”
- 亮点:提供了使用kokoro - tts的具体场景。
- “👀 It’s a bit of a bummer that it can’t be fine tuned. I’d bet money that it, like most other tts models can’t pronounce "Naotsugu" worth a damn.”
- 亮点:指出了kokoro - tts不能微调的遗憾以及发音方面可能存在的问题。
- “😂 Right now I use Piper TTS every day (for speed and it is solid) and xttsv2 when I want more immersion.”
- 亮点:分享了日常使用不同TTS模型的场景。
- “🤔 Try the TTS Arena - it is a way to quickly get a good idea of which models are good and which aren’t.”
- 亮点:推荐了评估TTS模型好坏的途径。
情感分析
总体情感倾向是积极的,大家在分享自己喜欢的TTS模型以及相关经验时都比较热情。主要分歧点在于不同模型之间的比较,例如Kokoro虽然有很多优点但不支持语音克隆,以及对于公开模型未经大量微调用处不大这一观点可能因人而异。可能的原因是大家对于TTS模型的需求和使用场景不同。
趋势与预测
- 新兴话题:新的TTS模型如yukiarimo正在制作的新TTS模型可能会引发后续讨论,尤其是其多语言支持和依据新架构更新的情况。
- 潜在影响:随着这些本地TTS模型的不断发展,可能会对语音合成相关领域产生影响,例如为多语言语音内容创作提供更多选择,也可能影响人们对于语音交互应用的使用体验。
详细内容:
标题:Reddit 热门讨论:本地 TTS 模型谁领风骚?
在 Reddit 上,一个题为“Jokes aside, which is your favorite local tts model and why?”的帖子引发了热烈讨论,获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了大家最喜欢的本地 TTS 模型以及原因。
讨论焦点主要集中在 Kokoro-TTS 模型上。有人认为 Kokoro-TTS 表现出色,不会在 10 秒后出现幻觉,输出稳定,还能轻松处理长文本。例如,有人分享道:“作为一名技术爱好者,我使用 Kokoro-TTS 处理新闻头条,将其总结并以休闲的科技播客风格朗读给我,效果很棒。”
但也有人指出其不足,比如不能微调,对于一些特殊单词的发音不够准确。还有人提到无法确定它是否支持 MacOS Metal GPU 以及语音克隆功能。
不过,也有用户提到其他模型,如有人表示 Mars 6 在自己的测试中表现不错。同时,有人认为 RVC 虽然在语音转换方面有优势,但对于一些不太知名的语言效果不佳。
讨论中的共识是 Kokoro-TTS 在速度和质量方面有一定优势,但也存在需要改进的地方。特别有见地的观点是,有人提出对于特殊单词发音问题,可以通过正则表达式和字典进行处理。
总之,这次关于本地 TTS 模型的讨论丰富多样,为大家提供了不同的视角和经验分享。
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