Traducere automată · Originalul în engleză
Indic- Mio
Această primă parte Soniqo documente de pagină Indic-Mio de la local speech-swift / speech-core implementare. Hugging Face pachete sunt legate mai jos după notele de integrare.
Prima pagină internă
Carduri de aterizare și meniuri docs punct acum aici primul; model sursă și link-uri de pachet rămân disponibile de la această pagină.
La o strălucire
| Model | Indic- Mio |
|---|---|
| Rol | Hindi / Emoție Indică TTS cu condiționare opțională a vocii de referință |
| Platformă | MLX fp16 |
| Ieșire | Forma de undă mono 24 kHz |
| Limbi | Hindi / Indic text focus |
| Licență | Specifică Bundle; verificați condițiile din amonte înainte de utilizarea comercială |
| Stare | Discurs programaticGenerationModel runtime |
| Sursă | Indic-Mio back |
| Swift produs | IndicMioTTS |
| CLI / timpul de funcționare | Programatic runtime; suport de încărcare pe server este prezent |
Utilizare
Fragmentul de mai jos reflectă curentul speech-swift API sau comanda expusă de repo.
import IndicMioTTS
let model = try await IndicMioTTSModel.fromPretrained()
let pcm = try await model.generate(
text: "नमस्ते <happy>",
language: "hi"
)Modele de legături
Note de punere în aplicare
- Descărcarea solicită în mod explicit modelul primar, tokenizer/chat și componenta miocodec; codorul de referință WavLM este adus separat atunci când se utilizează clonarea.
- Markerii emoţionali susţinuţi sunt <fericit> <sad>, <iarbă>); <dezgust>. <frică> > şi <surpriză>
- MioCodec folosește jetoane de conținut de 25 Hz și decodează audio de 24 kHz.
- Clonarea de referinţă extrage o inserţie globală de 128 de plutiri prin calea de referinţă a codorului WavLM.