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Estamos animados em anunciar que mudamos nossa marca para OpenAudio — introduzindo uma nova série revolucionária de modelos avançados de Text-to-Speech que se baseia na fundação do Fish-Speech.

Temos o orgulho de lançar o OpenAudio-S1 como o primeiro modelo desta série, oferecendo melhorias significativas em qualidade, desempenho e capacidades.

O OpenAudio-S1 vem em duas versões: OpenAudio-S1 e OpenAudio-S1-mini. Ambos os modelos estão agora disponíveis no Fish Audio Playground (para OpenAudio-S1) e Hugging Face (para OpenAudio-S1-mini).

Visite o site OpenAudio para blog e relatório técnico.

Usamos as métricas de avaliação Seed TTS para avaliar o desempenho do modelo, e os resultados mostram que o OpenAudio S1 alcança 0.008 WER e 0.004 CER em texto em inglês, que é significativamente melhor que modelos anteriores. (Inglês, avaliação automática, baseada no OpenAI gpt-4o-transcribe, distância do locutor usando Revai/pyannote-wespeaker-voxceleb-resnet34-LM)

Modelo	Taxa de Erro de Palavra (WER)	Taxa de Erro de Caractere (CER)	Distância do Locutor
S1	0.008	0.004	0.332
S1-mini	0.011	0.005	0.380

O OpenAudio S1 alcançou a classificação #1 no TTS-Arena2, o benchmark para avaliação de text-to-speech:

O OpenAudio S1 suporta uma variedade de marcadores emocionais, de tom e especiais para aprimorar a síntese de fala:

• Emoções básicas:

(raivoso) (triste) (animado) (surpreso) (satisfeito) (encantado) 
(assustado) (preocupado) (chateado) (nervoso) (frustrado) (deprimido)
(empático) (envergonhado) (enojado) (emocionado) (orgulhoso) (relaxado)
(grato) (confiante) (interessado) (curioso) (confuso) (alegre)

• Emoções avançadas:

(desdenhoso) (infeliz) (ansioso) (histérico) (indiferente) 
(impaciente) (culpado) (desprezível) (em pânico) (furioso) (relutante)
(entusiasmado) (desaprovador) (negativo) (negando) (espantado) (sério)
(sarcástico) (conciliador) (consolador) (sincero) (escarnecedor)
(hesitante) (cedendo) (doloroso) (constrangido) (divertido)

• Marcadores de tom:

(tom apressado) (gritando) (gritando alto) (sussurrando) (tom suave)

• Efeitos de áudio especiais:

(rindo) (dando risinhos) (soluçando) (chorando alto) (suspirando) (ofegando)
(gemendo) (risos da multidão) (risos de fundo) (risos da audiência)

Você também pode usar Ha,ha,ha para controlar, há muitos outros casos esperando para serem explorados por você mesmo.

(Suporte para inglês, chinês e japonês agora, e mais idiomas em breve!)

Modelo	Tamanho	Disponibilidade	Recursos
S1	4B parâmetros	Disponível em fish.audio	Modelo flagship com recursos completos
S1-mini	0.5B parâmetros	Disponível no Hugging Face hf space	Versão destilada com capacidades principais

Tanto S1 quanto S1-mini incorporam Aprendizado por Reforço online com Feedback Humano (RLHF).

1. TTS Zero-shot e Few-shot: Insira uma amostra vocal de 10 a 30 segundos para gerar saída TTS de alta qualidade. Para diretrizes detalhadas, veja Melhores Práticas de Clonagem de Voz.

2. Suporte Multilíngue e Cross-lingual: Simplesmente copie e cole texto multilíngue na caixa de entrada—não precisa se preocupar com o idioma. Atualmente suporta inglês, japonês, coreano, chinês, francês, alemão, árabe e espanhol.

3. Sem Dependência de Fonema: O modelo tem fortes capacidades de generalização e não depende de fonemas para TTS. Pode lidar com texto em qualquer script de idioma.

4. Altamente Preciso: Alcança um baixo CER (Taxa de Erro de Caractere) de cerca de 0.4% e WER (Taxa de Erro de Palavra) de cerca de 0.8% para Seed-TTS Eval.

5. Rápido: Com aceleração fish-tech, o fator de tempo real é aproximadamente 1:5 em um laptop Nvidia RTX 4060 e 1:15 em um Nvidia RTX 4090.

6. Inferência WebUI: Apresenta uma UI web baseada em Gradio fácil de usar, compatível com Chrome, Firefox, Edge e outros navegadores.

7. Inferência GUI: Oferece uma interface gráfica PyQt6 que funciona perfeitamente com o servidor de API. Suporta Linux, Windows e macOS. Ver GUI.

8. Amigável para Deploy: Configure facilmente um servidor de inferência com suporte nativo para Linux, Windows (MacOS em breve), minimizando perda de velocidade.

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• Construir Ambiente
• Inferência

• VITS2 (daniilrobnikov)
• Bert-VITS2
• GPT VITS
• MQTTS
• GPT Fast
• GPT-SoVITS
• Qwen3

@misc{fish-speech-v1.4,
      title={Fish-Speech: Leveraging Large Language Models for Advanced Multilingual Text-to-Speech Synthesis},
      author={Shijia Liao and Yuxuan Wang and Tianyu Li and Yifan Cheng and Ruoyi Zhang and Rongzhi Zhou and Yijin Xing},
      year={2024},
      eprint={2411.01156},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.SD},
      url={https://arxiv.org/abs/2411.01156},
}