Fish Speech

> [!IMPORTANT] > **إشعار الترخيص** > يتم إصدار قاعدة الكود هذه تحت **رخصة Apache** ويتم إصدار جميع أوزان النماذج تحت **رخصة CC-BY-NC-SA-4.0**. يرجى الرجوع إلى [LICENSE](../LICENSE) لمزيد من التفاصيل. > [!WARNING] > **إخلاء المسؤولية القانونية** > نحن لا نتحمل أي مسؤولية عن أي استخدام غير قانوني لقاعدة الكود. يرجى الرجوع إلى القوانين المحلية حول DMCA والقوانين الأخرى ذات الصلة. ## ابدأ من هنا هنا هي الوثائق الرسمية لـ Fish Speech، اتبع التعليمات للبدء بسهولة. - [التثبيت](https://speech.fish.audio/ar/install/) - [الاستنتاج](https://speech.fish.audio/ar/inference/) - [العينات](https://speech.fish.audio/examples) ## 🎉 الإعلان نحن متحمسون للإعلان عن إعادة تسمية علامتنا التجارية إلى **OpenAudio** — تقديم سلسلة جديدة ثورية من نماذج تحويل النص إلى كلام المتقدمة التي تبني على أساس Fish-Speech. نحن فخورون بإطلاق **OpenAudio-S1** كأول نموذج في هذه السلسلة، يقدم تحسينات كبيرة في الجودة والأداء والقدرات. يأتي OpenAudio-S1 في إصدارين: **OpenAudio-S1** و **OpenAudio-S1-mini**. كلا النموذجين متاحان الآن على [Fish Audio Playground](https://fish.audio) (لـ **OpenAudio-S1**) و [Hugging Face](https://huggingface.co/fishaudio/openaudio-s1-mini) (لـ **OpenAudio-S1-mini**). قم بزيارة [موقع OpenAudio](https://openaudio.com/blogs/s1) للمدونة والتقرير التقني. ## النقاط البارزة ✨ ### **جودة TTS ممتازة** نستخدم مقاييس تقييم Seed TTS لتقييم أداء النموذج، وتظهر النتائج أن OpenAudio S1 يحقق **0.008 WER** و **0.004 CER** على النص الإنجليزي، وهو أفضل بكثير من النماذج السابقة. (الإنجليزية، التقييم التلقائي، بناءً على OpenAI gpt-4o-transcribe، مسافة المتحدث باستخدام Revai/pyannote-wespeaker-voxceleb-resnet34-LM) | النموذج | معدل خطأ الكلمات (WER) | معدل خطأ الأحرف (CER) | مسافة المتحدث | |-------|----------------------|---------------------------|------------------| | **S1** | **0.008** | **0.004** | **0.332** | | **S1-mini** | **0.011** | **0.005** | **0.380** | ### **أفضل نموذج في TTS-Arena2** 🏆 حقق OpenAudio S1 **المرتبة الأولى** في [TTS-Arena2](https://arena.speechcolab.org/)، المعيار لتقييم تحويل النص إلى كلام:

### **التحكم في الكلام** يدعم OpenAudio S1 **مجموعة متنوعة من العلامات العاطفية والنبرة والخاصة** لتعزيز تركيب الكلام: - **المشاعر الأساسية**: ``` (غاضب) (حزين) (متحمس) (مندهش) (راضي) (مسرور) (خائف) (قلق) (منزعج) (عصبي) (محبط) (مكتئب) (متعاطف) (محرج) (مشمئز) (متأثر) (فخور) (مسترخي) (ممتن) (واثق) (مهتم) (فضولي) (مرتبك) (مبتهج) ``` - **المشاعر المتقدمة**: ``` (محتقر) (غير سعيد) (قلق) (هستيري) (غير مبال) (نافد الصبر) (مذنب) (ازدرائي) (مذعور) (غاضب) (مترد) (متحمس) (غير موافق) (سلبي) (منكر) (مندهش) (جدي) (ساخر) (مصالح) (مواسي) (صادق) (ساخر) (متردد) (مستسلم) (مؤلم) (محرج) (مسلي) ``` - **علامات النبرة**: ``` (بنبرة مستعجلة) (صراخ) (صراخ) (همس) (نبرة ناعمة) ``` - **تأثيرات صوتية خاصة**: ``` (ضحك) (قهقهة) (نشيج) (بكاء بصوت عالٍ) (تنهد) (لهاث) (أنين) (ضحك الجمهور) (ضحك الخلفية) (ضحك الجمهور) ``` يمكنك أيضًا استخدام ها،ها،ها للتحكم، هناك العديد من الحالات الأخرى في انتظار استكشافك بنفسك. (الدعم للإنجليزية والصينية واليابانية الآن، والمزيد من اللغات قادم قريبًا!) ### **نوعان من النماذج** | النموذج | الحجم | التوفر | الميزات | |-------|------|--------------|----------| | **S1** | 4 مليار معامل | متاح على [fish.audio](https://fish.audio) | النموذج الرئيسي كامل الميزات | | **S1-mini** | 0.5 مليار معامل | متاح على Hugging Face [hf space](https://huggingface.co/spaces/fishaudio/openaudio-s1-mini) | إصدار مقطر بالقدرات الأساسية | كل من S1 و S1-mini يدمجان التعلم المعزز عبر الإنترنت من ردود الفعل البشرية (RLHF). ## **الميزات** 1. **TTS بدون عينات وبعينات قليلة:** أدخل عينة صوتية من 10 إلى 30 ثانية لإنتاج مخرجات TTS عالية الجودة. **للإرشادات التفصيلية، راجع [أفضل ممارسات استنساخ الصوت](https://docs.fish.audio/text-to-speech/voice-clone-best-practices).** 2. **الدعم متعدد اللغات وعبر اللغات:** ببساطة انسخ والصق النص متعدد اللغات في مربع الإدخال—لا حاجة للقلق بشأن اللغة. يدعم حاليًا الإنجليزية واليابانية والكورية والصينية والفرنسية والألمانية والعربية والإسبانية. 3. **لا يعتمد على الصوتيات:** النموذج لديه قدرات تعميم قوية ولا يعتمد على الصوتيات لـ TTS. يمكنه التعامل مع النص في أي نص لغوي. 4. **دقيق للغاية:** يحقق معدل خطأ أحرف منخفض (CER) حوالي 0.4% ومعدل خطأ كلمات (WER) حوالي 0.8% لـ Seed-TTS Eval. 5. **سريع:** مع تسريع fish-tech، عامل الوقت الحقيقي حوالي 1:5 على كمبيوتر محمول Nvidia RTX 4060 و 1:15 على Nvidia RTX 4090. 6. **استنتاج WebUI:** يتميز بواجهة ويب سهلة الاستخدام قائمة على Gradio متوافقة مع Chrome وFirefox وEdge والمتصفحات الأخرى. 7. **استنتاج GUI:** يوفر واجهة رسومية PyQt6 تعمل بسلاسة مع خادم API. يدعم Linux وWindows وmacOS. [راجع GUI](https://github.com/AnyaCoder/fish-speech-gui). 8. **صديق للنشر:** قم بإعداد خادم استنتاج بسهولة مع دعم أصلي لـ Linux وWindows (MacOS قادم قريبًا)، مما يقلل من فقدان السرعة. ## **الوسائط والعروض التوضيحية**

### **وسائل التواصل الاجتماعي**

### **العروض التوضيحية التفاعلية**

### **عروض الفيديو**

### **عينات الصوت**

ستتوفر عينات صوتية عالية الجودة قريبًا، تُظهر قدراتنا في TTS متعدد اللغات عبر لغات ومشاعر مختلفة.

--- ## الوثائق - [بناء البيئة](ar/install.md) - [الاستنتاج](ar/inference.md) ## الاعتمادات - [VITS2 (daniilrobnikov)](https://github.com/daniilrobnikov/vits2) - [Bert-VITS2](https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2) - [GPT VITS](https://github.com/innnky/gpt-vits) - [MQTTS](https://github.com/b04901014/MQTTS) - [GPT Fast](https://github.com/pytorch-labs/gpt-fast) - [GPT-SoVITS](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS) - [Qwen3](https://github.com/QwenLM/Qwen3) ## التقرير التقني (V1.4) ```bibtex @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}, } ```