Canary-TTS
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sarashina2.2‑0.5b‑instruct‑v0.1 をベースに学習したTTSモデルです。
Parler‑TTSと同じプロンプト方式を採用し、制御プロンプトと読み上げプロンプトを変更することで声質の細かな制御が可能です。
pip install torch torchvision torchaudio
pip install git+https://github.com/getuka/canary-tts.git
import torch, torchaudio
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from canary_tts.xcodec2.modeling_xcodec2 import XCodec2Model
from rubyinserter import add_ruby
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("2121-8/canary-tts-0.5b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("2121-8/canary-tts-0.5b", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
codec = XCodec2Model.from_pretrained("HKUSTAudio/xcodec2")
description = "A man voice, with a very hight pitch, speaks in a monotone manner. The recording quality is very noises and close-sounding, indicating a good or excellent audio capture."
prompt = 'こんにちは。お元気ですか?'
prompt = add_ruby(prompt)
chat = [
{"role": "system", "content": description},
{"role": "user", "content": prompt}
]
tokenized_input = tokenizer.apply_chat_template(chat, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
output = model.generate(
tokenized_input,
max_new_tokens=256,
top_p=0.95,
temperature=0.7,
repetition_penalty=1.05,
)[0]
audio_tokens = output[len(tokenized_input[0]):]
output_audios = codec.decode_code(audio_tokens.unsqueeze(0).unsqueeze(0).cpu())
torchaudio.save("sample.wav", src=output_audios[0].cpu(), sample_rate=16000)
CC BY‑NC 4.0
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Base model
sbintuitions/sarashina2.2-0.5b