原贴链接

好的，自上次发布的内容引起了相当大的兴趣以来。总的持续时长：22625515.59600002秒，总的持续时长：6284.87小时，发现的音频事件总数：919007。这就是我们目前的情况 - 我认为我可以将其缩短到10 - 15000小时，然后我们应该会得到一些有趣的东西。遗憾的是，目前95%都是女性（音频）。我应该在大约一周内有足够的高质量数据来进行首次微调，然后以开源非商业（OSS - NC）的形式发布它。参考旧的Reddit帖子

讨论总结

原帖发布了nsfw orpheus tts的更新，包括总时长、音频事件数量等信息。评论者从不同角度进行讨论，有的将Orpheus与Zonos对比，认为Orpheus在特定目的下表现不佳，Zonos在处理nsfw方面更好；有的对Orpheus的模型使用方式和数据集提出疑问，如语音克隆的使用、数据集是否发布等；还有很多评论者关注原帖提到的1周后的更新情况，希望得到提醒。

主要观点

  1. 👍 Orpheus在特定目的下表现不佳，Zonos表现更好
    • 支持理由：经过测试发现Orpheus令人失望，而Zonos处理nsfw开箱即用表现更好。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对长时间无人发布带克隆支持的后端表示遗憾
    • 正方观点：认为带克隆支持的后端发布过慢。
    • 反方观点：无
  3. 💡 对Orpheus TTS模型语音克隆的使用方式存在质疑
    • 理由：没有关于如何添加自己声音进行语音克隆的示例代码，不确定是否要针对特定声音微调模型。
  4. 💡 原帖作者不发布数据集
    • 支持理由：99.5%想要微调的人缺乏清理/平衡数据的能力，不想制造支持方面的噩梦。
    • 反对声音：有评论者提出不发布数据集的坏处，认为开源分享数据集有好处。
  5. 💡 对项目大多为女性数据感到遗憾
    • 理由：原帖提到目前数据95%为女性，评论者表示遗憾。
    • 反对声音：原帖作者表示这不是最后的检查点，之后会有更多数据。

金句与有趣评论

  1. “😂 Talk is cheap (I kid, man, I remember the last post lol).”
    • 亮点：以一种幽默诙谐的方式开启话题。
  2. “🤔 I did some testing and was very disappointed in Orpheus for this purpose.”
    • 亮点：提供了对Orpheus性能的实际测试结果。
  3. “👀 Zonos handles nsfw better as it sits out of the box.”
    • 亮点：直接对比Zonos和Orpheus在处理nsfw方面的能力。
  4. “😉 It’s been a while and still nobody released a backend with cloning support :(”
    • 亮点：表达对克隆支持后端未发布的无奈。
  5. “🙄 I can’t even tell if it clones well or not.”
    • 亮点：体现对克隆效果无法判断的困惑。

情感分析

总体情感倾向是较为理性和积极的。主要分歧点在于原帖作者不发布数据集这一决定，部分人表示理解，认为这可以避免支持方面的麻烦；另一部分人则认为开源分享数据集有好处。可能的原因是不同人对数据分享的价值和风险有着不同的考量。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会继续围绕Orpheus TTS的优化和数据集发布与否展开讨论。
  • 潜在影响：如果Orpheus TTS能够优化成功，可能会对语音合成相关领域产生积极影响；数据集的发布与否也可能影响到其他相关项目的发展和社区的态度。

详细内容：

标题：关于 Orpheus TTS 的热门讨论

最近，Reddit 上一个关于“nsfw orpheus tts - update”的帖子引起了众多网友的关注。截至目前，该帖子获得了[具体的点赞数和评论数]的热度。原帖主要介绍了 Orpheus TTS 项目的最新进展，包括整体时长、音频事件数量等关键数据，并提到了后续的优化计划以及开源发布的预期。

帖子引发了广泛的讨论，观点各异。有人对 Orpheus 的表现感到失望，认为 Zonos 在处理相关内容时更出色；有人期待看到对 Orpheus 的调整成果；也有人关心训练数据的获取、处理和分类方式。

有用户表示：“作为一名在相关领域有一定经验的人士，我亲自测试过 Orpheus，结果不尽人意。Zonos 开箱即用的效果要更好些。”还有用户提到：“一直在等待 Zonos 的 v2 版本，期待能带来更多惊喜。”

关于数据是否开源的问题，作者明确表示不会公开数据集，只会发布权重。对于如何使用 Orpheus 进行声音克隆，也存在诸多疑问和探讨。

讨论中的共识在于大家都对语音合成技术的发展充满期待，希望能有更优质、便捷的产品出现。

在这场热烈的讨论中，特别有见地的观点是有人认为该技术不仅在特定领域有价值，在非特定领域也可能有出色表现。这一观点丰富了讨论的维度，让人们对技术的应用有了更广泛的思考。

总的来说，这次关于 Orpheus TTS 的讨论展现了大家对语音技术的热情和期待，也反映出技术发展过程中面临的诸多挑战和思考。未来，我们期待看到更多的创新和突破。