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vibevoice初学者指南
了解如何在Google COLAB上使用Microsoft的开源文本到语音模型作为高级对话AI，并逐步设置和对常见推理问题进行故障排除。
来源:KDnuggets＃简介
＃开源AI正在经历重要的时刻。随着大语言模型，通用机器学习和现在语音技术的进步，开源模型正在迅速通过专有系统缩小差距。这个领域最令人兴奋的参赛者之一是微软的开源语音堆栈Vibevoice。该模型系列是为自然，表现力和互动性对话而设计的，可与顶级商业产品的质量匹配。
在本文中，我们将使用GPU运行时探索VibeVoice，下载模型并在Google Colab上进行推断。此外，我们将解决在运行模型推理时可能出现的常见问题的故障排除。
＃Vibevoice简介
vibevoice是下一代文本到语音（TTS）框架，用于创建表现力，长格式，多演讲者的音频，例如播客和对话。与传统的TT不同，它在可伸缩性，扬声器一致性和自然转弯方面表现出色。
vibevoice其核心创新在于以7.5 Hz运行的连续声学和语义引物，与大型语言模型（QWEN2.5-1.5B）配对，以及用于产生高效率音频的扩散头。该设计最多可与4位不同的扬声器进行90分钟的语音，超过先前的系统。
vibevoice可作为一个开源模型，可在拥抱面孔上使用，并具有社区维护的代码，可轻松实验和使用。
拥抱脸＃开始使用Vibevoice-1.5B
在本指南中，我们将学习如何克隆Vibevoice存储库并通过提供文本文件来生成多演讲者自然语音来运行演示。从设置到生成音频大约需要5分钟。
// 1。克隆社区存储库和安装
// vibevoice-community/vibevoice 拥抱脸轮毂注意：在开始COLAB会话之前，请确保将您的运行时类型设置为T4 GPU。
注意：// 2。从拥抱脸
Microsoft/vibevoice-1.5b
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