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## FishAudio-S1
**사람처럼 자연스러운 음성 합성과 음성 복제**
FishAudio-S1은 [Fish Audio](https://fish.audio/)가 개발한 표현력 있는 text-to-speech (TTS) 및 음성 복제 모델입니다. 자연스럽고, 사실적이며, 감정이 풍부한 음성을 생성하도록 설계되었습니다 — 로봇같지 않고, 평평하지 않으며, 스튜디오 스타일 나레이션에 제한되지 않습니다.
FishAudio-S1은 인간이 실제로 말하는 방식에 초점을 맞춥니다: 감정, 변화, 휴지, 의도를 가지고.
### 발표 🎉
**Fish Audio**로의 리브랜딩을 발표하게 되어 기쁩니다. Fish-Speech의 기반 위에 구축된 혁신적인 새로운 고급 Text-to-Speech 모델 시리즈를 소개합니다.
이 시리즈의 첫 번째 모델인 **FishAudio-S1** (OpenAudio S1으로도 알려짐)을 출시하게 되어 자랑스럽습니다. 품질, 성능, 기능에서 상당한 개선을 제공합니다.
FishAudio-S1은 두 가지 버전으로 제공됩니다: **FishAudio-S1**과 **FishAudio-S1-mini**. 두 모델 모두 [Fish Audio Playground](https://fish.audio)(**FishAudio-S1**용)와 [Hugging Face](https://huggingface.co/fishaudio/openaudio-s1-mini)(**FishAudio-S1-mini**용)에서 사용할 수 있습니다.
라이브 playground와 기술 보고서는 [Fish Audio 웹사이트](https://fish.audio/)를 방문하세요.
### 모델 변형
| 모델 | 크기 | 가용성 | 설명 |
|------|------|-------------|-------------|
| FishAudio-S1 | 4B 매개변수 | [fish.audio](https://fish.audio/) | 최고 품질과 안정성을 갖춘 전체 기능 플래그십 모델 |
| FishAudio-S1-mini | 0.5B 매개변수 | [huggingface](https://huggingface.co/spaces/fishaudio/openaudio-s1-mini) | 핵심 기능을 갖춘 오픈소스 증류 모델 |
S1과 S1-mini 모두 온라인 인간 피드백 강화학습(RLHF)을 통합하고 있습니다.
### 시작하기
여기는 Fish Speech의 공식 문서입니다. 지침을 따라 쉽게 시작하세요.
- [설치](https://speech.fish.audio/ko/install/)
- [파인튜닝](https://speech.fish.audio/ko/finetune/)
- [추론](https://speech.fish.audio/ko/inference/)
- [샘플](https://speech.fish.audio/samples/)
## 주요 특징
### **뛰어난 TTS 품질**
우리는 Seed TTS Eval Metrics를 사용하여 모델 성능을 평가했으며, 결과에 따르면 FishAudio S1은 영어 텍스트에서 **0.008 WER**과 **0.004 CER**을 달성하여 이전 모델들보다 상당히 우수한 성능을 보입니다. (영어, 자동 평가, OpenAI gpt-4o-transcribe 기반, Revai/pyannote-wespeaker-voxceleb-resnet34-LM을 사용한 화자 거리)
| 모델 | 단어 오류율 (WER) | 문자 오류율 (CER) | 화자 거리 |
|-------|----------------------|---------------------------|------------------|
| **S1** | **0.008** | **0.004** | **0.332** |
| **S1-mini** | **0.011** | **0.005** | **0.380** |
### **TTS-Arena2 최고 모델** 🏆
FishAudio S1은 텍스트 음성 변환 평가의 벤치마크인 [TTS-Arena2](https://arena.speechcolab.org/)에서 **1위**를 달성했습니다:
### 진정한 인간다운 음성
FishAudio-S1은 로봇같거나 과도하게 다듬어진 것이 아닌, 자연스럽고 대화적인 음성을 생성합니다. 모델은 타이밍, 강조, 운율의 미묘한 변화를 포착하여 전통적인 TTS 시스템에서 흔한 "스튜디오 녹음" 효과를 피합니다.
### **감정 제어 및 표현력**
FishAudio S1은 명시적 감정 및 톤 마커를 통해 **오픈 도메인 세밀한 감정 제어**를 지원하는 최초의 TTS 모델입니다. 이제 음성이 어떻게 들릴지 정확하게 제어할 수 있습니다:
- **기본 감정**:
```
(화난) (슬픈) (흥분한) (놀란) (만족한) (기쁜)
(무서워하는) (걱정하는) (속상한) (긴장한) (좌절한) (우울한)
(공감하는) (당황한) (역겨워하는) (감동한) (자랑스러운) (편안한)
(감사하는) (자신있는) (관심있는) (호기심있는) (혼란스러운) (즐거운)
```
- **고급 감정**:
```
(경멸하는) (불행한) (불안한) (히스테리한) (무관심한)
(조급한) (죄책감있는) (냉소적인) (공황상태인) (분노한) (마지못한)
(열성적인) (반대하는) (부정적인) (부인하는) (놀란) (진지한)
(비꼬는) (달래는) (위로하는) (진심인) (비웃는)
(망설이는) (굴복하는) (고통스러운) (어색한) (재미있어하는)
```
- **톤 마커**:
```
(급한 톤) (외치기) (비명지르기) (속삭이기) (부드러운 톤)
```
- **특별한 오디오 효과**:
```
(웃음) (킥킥거림) (흐느낌) (큰 소리로 우는 것) (한숨) (헐떡거림)
(신음) (군중 웃음) (배경 웃음) (관객 웃음)
```
또한 **하, 하, 하**를 사용하여 제어할 수도 있으며, 여러분이 직접 탐험할 수 있는 많은 다른 경우들이 있습니다.
### 다국어 지원
FishAudio-S1은 음소나 언어별 전처리 없이 고품질 다국어 text-to-speech를 지원합니다.
**감정 마커를 지원하는 언어:**
영어, 중국어, 일본어, 독일어, 프랑스어, 스페인어, 한국어, 아랍어, 러시아어, 네덜란드어, 이탈리아어, 폴란드어, 포르투갈어.
목록은 계속 확장되고 있습니다. 최신 릴리스는 [Fish Audio](https://fish.audio/)를 확인하세요.
### 빠른 음성 복제
FishAudio-S1은 짧은 참조 샘플(일반적으로 10-30초)을 사용한 정확한 음성 복제를 지원합니다. 모델은 음색, 말하기 스타일, 감정 성향을 포착하여 추가 파인튜닝 없이 사실적이고 일관된 복제 음성을 생성합니다.
## **기능**
1. **제로샷 및 퓨샷 TTS:** 10~30초의 음성 샘플을 입력하여 고품질 TTS 출력을 생성합니다. **자세한 가이드라인은 [음성 복제 모범 사례](https://docs.fish.audio/resources/best-practices/voice-cloning)를 참조하세요.**
2. **다국어 및 교차 언어 지원:** 다국어 텍스트를 입력 상자에 복사하여 붙여넣기만 하면 됩니다. 언어를 걱정할 필요가 없습니다. 현재 영어, 일본어, 한국어, 중국어, 프랑스어, 독일어, 아랍어, 스페인어를 지원합니다.
3. **음소 의존성 없음:** 모델은 강력한 일반화 능력을 가지고 있으며 TTS를 위해 음소에 의존하지 않습니다. 모든 언어 스크립트의 텍스트를 처리할 수 있습니다.
4. **높은 정확도:** Seed-TTS Eval에서 약 0.4%의 낮은 CER(문자 오류율)과 약 0.8%의 WER(단어 오류율)을 달성합니다.
5. **빠른 속도:** torch compile로 가속화되어 Nvidia RTX 4090 GPU에서 실시간 팩터가 약 1:7입니다.
6. **WebUI 추론:** 사용하기 쉬운 Gradio 기반 웹 UI를 제공하며 Chrome, Firefox, Edge 등 다른 브라우저와 호환됩니다.
7. **배포 용이성:** Linux 및 Windows를 기본 지원하며(macOS 지원 예정), 성능 손실을 최소화하면서 추론 서버를 쉽게 설정할 수 있습니다.
## **미디어 및 데모**
### **소셜 미디어**
### **인터랙티브 데모**
### **비디오 쇼케이스**
---
## 크레딧
- [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)
## 기술 보고서 (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},
}
```