拉萨：基于羊驼的语音合成

拉萨：基于羊驼的语音合成
Llasa: Llama-Based Speech Synthesis

原始链接: https://llasatts.github.io/llasatts/

提供的数据包含标记着不同情绪的音频样本：中性、快乐、平静、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶和惊讶。“您的浏览器不支持音频元素”的重复信息表明音频文件本身无法直接播放。这些数据可能代表一个用于训练和评估语音情绪识别机器学习模型的数据集。此类数据集的目的是使计算机能够根据语音线索理解和分类人类情绪。不同的情绪类别允许进行多类别分类任务，目标是将每个音频样本准确地分配到其对应的情绪标签。这种技术在人机交互、心理健康监测和客户服务等多个领域都有应用。

Hacker News 上的一篇讨论线程关注 LLaSA，一个新的基于 LLaMA 的语音合成框架。主要观点包括： * **LLaSA 概述:** 它使用单层矢量量化 (VQ) 编解码器和 Transformer 架构，旨在与 LLaMA 等标准大型语言模型对齐。 * **与 Orpheus 的比较:** 用户注意到它与 Orpheus-TTS 类似，但 LLaSA 使用 xcodec2，由于其无损特性，在一次性语音克隆方面具有优势，而 Orpheus 使用的是有损 SNAC 编解码器。然而，Orpheus 可能更容易在消费级硬件上运行，并在用足够的数据微调后产生更清晰的音频。 * **语音克隆方法:** 讨论涉及到为什么 LLaSA 和 Orpheus 依赖于微调进行语音克隆，而 Zonos 使用 128 浮点嵌入进行语音操作。 * **模型大小和性能:** 较小的 LLaSA 模型（低于 30 亿参数）被认为不太实用。10 亿参数的模型适用于家用语音助手，可以在消费级 GPU 上与大型语言模型一起运行。 * **模型图请求:** 一位用户希望研究出版物中提供详细的、交互式的模型架构图，包括层大小和参数。

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