Нейросетевая кодек-модель заполнения токенов для zero-shot редактирования речи и TTS.
Zero-shot редактирование речи и синтез речи по тексту для «диких» аудиоданных.
VoiceCraft — это нейросетевая кодек-модель языкового типа для заполнения токенов, предназначенная для задач zero-shot редактирования речи и синтеза речи по тексту. Она подходит аудиоинженерам и разработчикам игр, которым нужно клонировать или редактировать незнакомые голоса, используя всего несколько секунд эталонного аудио.
Модель выполняет редактирование речи и zero-shot синтез речи по тексту на реальных аудиоданных, таких как видео из интернета, подкасты и аудиокниги. В ней используется подход заполнения токенов, а также предоставляются улучшенные веса моделей 330M и 830M через Hugging Face.
Модель подходит для разработчиков и аудиопрофессионалов, работающих над процедурными диалогами, заменой голоса и пост-обработкой аудио. Она не подходит командам, которым нужен простой интерфейс plug-and-play без работы с зависимостями Python или контейнерами Docker.
Использует нейросетевую кодек-модель языкового типа для точного редактирования речи.
Клонирует или редактирует незнакомые голоса, используя всего несколько секунд эталонного аудио.
Запуск через Gradio в Colab, Docker, локальной среде или командной строке.
Обучена работать со сложными реальными источниками аудио, такими как интернет-видео и подкасты.
Программа бесплатна в использовании, хотя точная лицензия не указана в репозитории. Единственные затраты — это запуск на собственном оборудовании или облачной инфраструктуре.
876 открытых удалённых вакансий по обучению ИИ, обновлено 15 ноября 2026 г.; в большинстве оплата $20–$170 в час. Из них 2 — для носителей русского языка. Zekai публикует их бесплатно; отклик уходит на платформу работодателя.
Эти проверенные ИИ-инструменты делают то же самое мгновенно — из нашего оценённого каталога.
Требуется всего несколько секунд эталонного аудио из таких источников, как аудиокниги, подкасты или интернет-видео.
Вы можете запустить его с помощью Docker или настроив окружение Python локально и используя предоставленные блокноты Jupyter.
Zekai первым в Google