semvec/pypi-packages huggingface dataset:
TeraTTS 1.0
russian text to speech
License: MIT
Keywords: tts

# Russian TTS inference
# Установка
Вы можете установить пакет с помощью pip:
```
pip install TeraTTS
```
Также вы можете установить используя Git:
```
pip install -e git+https://github.com/Tera2Space/RUTTS#egg=TeraTTS
```
# Ошибки
1)Если на Windows у вас **ошибка при установке**,нужно просто **скачать Visual Studio [здесь](https://visualstudio.microsoft.com/ru/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Community&channel=Release&version=VS2022&source=VSLandingPage&cid=2030&passive=false)** и при установке выбрать галочку около **Разработка классических приложений на С++**

2)Если **после установки не работает** что-то, **убедитесь что модуль скачан последней версии**(удалить и скачать) и **так же что названия моделей есть на** https://huggingface.co/TeraTTS

3)Если ничего не помогло **обратитесь за помощью в https://t.me/teraspace_chat**
# Использование

```python  
text = "Привет, мир!"

from TeraTTS import TTS

# Опционально: Предобработка текста (улучшает качество)
from ruaccent import RUAccent
accentizer = RUAccent(workdir="./model")

# Загрузка моделей акцентуации и словарей
# Доступны две модели: 'medium' (рекомендуется) и 'small'.
# Переменная 'dict_load_startup' управляет загрузкой словаря при запуске (больше памяти) или загрузкой его по мере необходимости во время выполнения (экономия памяти, но медленнее).
# Переменная disable_accent_dict отключает использование словаря (все ударения расставляет нейросеть). Данная функция экономит ОЗУ, по скорости работы сопоставима со всем словарём в ОЗУ.
accentizer.load(omograph_model_size='big_poetry', use_dictionary=True)

# Обработка текста с учетом ударений и буквы ё
text = accentizer.process_all(text)
print(f"Текст с ударениями и ё: {text}")


# Примечание: Вы можете найти все модели по адресу https://huggingface.co/TeraTTS, включая модель GLADOS
tts = TTS("TeraTTS/natasha-g2p-vits", add_time_to_end=1.0, tokenizer_load_dict=True) # Вы можете настроить 'add_time_to_end' для продолжительности аудио, 'tokenizer_load_dict' можно отключить если используете RUAccent


# 'length_scale' можно использовать для замедления аудио для лучшего звучания (по умолчанию 1.1, указано здесь для примера)
audio = tts(text, lenght_scale=1.1)  # Создать аудио. Можно добавить ударения, используя '+'
tts.play_audio(audio)  # Воспроизвести созданное аудио
tts.save_wav(audio, "./test.wav")  # Сохранить аудио в файл


# Создать аудио и сразу его воспроизвести
tts(text, play=True, lenght_scale=1.1)

```
sgdrf 0.2.1
Python implementation of Streaming Gaussian Dirichlet Random Fields (San Soucie et al. 2023)
License: MIT
Requires Python: >=3.8.1,<4
Keywords: gaussian_process,statistics

# Sgdrf

<!-- markdown-link-check-disable -->

[![Version status](https://img.shields.io/pypi/status/sgdrf)](https://opensource.org/license/mit/)

<!-- markdown-link-check-enable-->

[![License](https://img.shields.io/github/license/san-soucie/sgdrf)]()
[![Python version compatibility](https://img.shields.io/pypi/pyversions/sgdrf)](https://pypi.org/project/sgdrf)
[![Version on GitHub](https://img.shields.io/github/v/release/san-soucie/sgdrf?include_prereleases&label=GitHub)](https://github.com/san-soucie/sgdrf/releases)
[![Version on PyPi](https://img.shields.io/pypi/v/sgdrf)](https://pypi.org/project/sgdrf)
[![Documentation status](https://readthedocs.org/projects/sgdrf/badge)](https://sgdrf.readthedocs.io/en/latest)
[![Build (GitHub Actions)](https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/san-soucie/sgdrf/push-main.yml?branch=main)](https://github.com/san-soucie/sgdrf/actions)
[![Test coverage (codecov)](https://codecov.io/github/san-soucie/sgdrf/coverage.svg)](https://codecov.io/gh/san-soucie/sgdrf)
[![Maintainability (Code Climate)](https://api.codeclimate.com/v1/badges/6b240648883c3a56c309/maintainability)](https://codeclimate.com/github/san-soucie/sgdrf/maintainability)
[![Created with Tyrannosaurus](https://img.shields.io/badge/Created_with-Tyrannosaurus-0000ff.svg)](https://github.com/dmyersturnbull/tyrannosaurus)

Python implementation of Streaming Gaussian Dirichlet Random Fields (San Soucie et al. 2023).

[See the docs 📚](https://sgdrf.readthedocs.io/) for more info.

Licensed under the terms of the [MIT License](https://spdx.org/licenses/MIT.html).
[New issues](https://github.com/san-soucie/sgdrf/issues) and pull requests are welcome.
Please refer to the [contributing guide](https://github.com/san-soucie/sgdrf/blob/main/CONTRIBUTING.md)
and [security policy](https://github.com/san-soucie/sgdrf/blob/main/SECURITY.md).
Generated with [Tyrannosaurus](https://github.com/dmyersturnbull/tyrannosaurus).
element-facemap 0.1.7
Facemap DataJoint element
License: MIT
Keywords: neuroscience facemap science datajoint

# DataJoint Element - Facemap

DataJoint Element for tracking facial movements of a mouse with
[Facemap](https://github.com/MouseLand/facemap). DataJoint Elements
collectively standardize and automate data collection and analysis for neuroscience
experiments. Each Element is a modular pipeline for data storage and processing with
corresponding database tables that can be combined with other Elements to assemble a
fully functional pipeline.

Installation and usage instructions can be found at the
[Element documentation](https://datajoint.com/docs/elements/element-facemap).

![diagram](https://raw.githubusercontent.com/datajoint/element-facemap/main/images/diagram_flowchart.svg)