Model ViTS Pretrained
Collection
6 items • Updated
How to use VIZINTZOR/MMS-TTS-THAI-MALEV2 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-to-speech", model="VIZINTZOR/MMS-TTS-THAI-MALEV2") # Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForPreTraining
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("VIZINTZOR/MMS-TTS-THAI-MALEV2")
model = AutoModelForPreTraining.from_pretrained("VIZINTZOR/MMS-TTS-THAI-MALEV2")โมเดลนี้ใช้ เสียงที่บันทึกจาก Play.ht : https://play.ht/ เพื่อนำมา finetune model.
Finetune โมเดลโค้ด GitHub : https://github.com/VYNCX/finetune-local-vits
Finetune-colab เทรนโมเดลเสียงด้วยตัวเองบน Google Colab
ใช้งาน บน local คอมพิวเตอร์ https://github.com/VYNCX/VachanaTTS
การใช้งาน :
import torch
from transformers import VitsTokenizer, VitsModel, set_seed
import scipy
tokenizer = VitsTokenizer.from_pretrained("VIZINTZOR/MMS-TTS-THAI-MALEV2",cache_dir="./mms")
model = VitsModel.from_pretrained("VIZINTZOR/MMS-TTS-THAI-MALEV2",cache_dir="./mms")
inputs = tokenizer(text="สวัสดีครับ นี่คือเสียงพูดภาษาไทย", return_tensors="pt")
set_seed(456) # make deterministic
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
waveform = outputs.waveform[0]
# Convert PyTorch tensor to NumPy array
waveform_array = waveform.numpy()
scipy.io.wavfile.write("techno_output.wav", rate=model.config.sampling_rate, data=waveform_array)