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わずか15秒の音声で高品質のボイス・クローニングを実現するには？

2025-09-10

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短時間オーディオクローニングの完全プロセス

Llasa-3Bの短時間オーディオ・クローニングの実装の核心は、そこにある：

xcodec2 特徴抽出15秒のオーディオを384次元のベクトルシーケンスにエンコード（16kHzのサンプリングレートが必要）
接頭辞ブートストラップ生成特徴ベクトルを整形されたトークンの接頭辞 (<|s_[id]|>)、生成されたプロンプトに挿入される。
エンド・ツー・エンド変換このモデルは、声調の一貫性を維持するために、この接頭辞に基づいて発声の特徴を自動的に学習します。

主な注意点：1）元の音声がクリアで、バックグラウンドノイズがないこと。.unsqueeze(0).unsqueeze(0)入力寸法を正しく保つ。top_p=1パラメータの最適化。

この答えは記事から得たものである。Llasa 1~8B: 高品質音声生成とクローニングのためのオープンソース音声合成モデルについて

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