TGViewer
Github Github @github_code · 2.53K subscribers
Post #351 2.11K

Forwarded from Machinelearning

🌟 Step-Audio: платформа интеллектуального речевого взаимодействия.

Step-Audio – платформа с открытым исходным кодом, объединяющая понимание и генерацию речи для поддержки мультиязычных диалогов (китайский, английский и японский).

Step-Audio способна передавать эмоциональные оттенки, региональные диалекты, различные стили речи и вокала.

Основой Step-Audio является 130B мультимодальная модель, которая объединяет в себе функции распознавания и генерации речи, семантического понимания, ведения диалога, клонирования голоса и синтеза речи. Важным компонентом является собственный токенизатор, позволяющий создавать высококачественный звук без традиционного сбора данных вручную.

▶️ Состав релиза:

Step-Audio-Tokenizer - токенизатор речи. Для лингвистической токенизации используется кодер Paraformer, который квантуется в дискретные представления с частотой 16,7 Гц. Для семантической токенизации - токенизатор CosyVoice, специально разработанный для эффективного кодирования характеристик, необходимых для создания естественных и выразительных речевых результатов, работающий на частоте 25 Гц.

Step-Audio-Chat - мультимодальная LLM с 130 млрд. параметров, которая отвечает за понимание и генерацию человеческой речи.

Step-Audio-TTS-3B - TTS-модель, обученная на крупном синтетическом наборе данных с использованием парадигмы LLM-Chat. Модель поддерживает несколько языков, множество эмоциональных выражений и различные элементы управления стилем голоса. Step-Audio-TTS-3B является первой открытой TTS-моделью, способной генерировать певческий вокал.

StepEval-Audio-360 - датасет, собранный при участии профессиональных аннотаторов и содержит весь спектр возможностей: пение, творчество, ролевые игры, логические рассуждения, понимание голоса, следование голосовым инструкциям, игры, управление речевыми эмоциями и языковые способности на китайском, английском и японском языках.

⚠️ Для локального использования понадобится (41.6Гц): Step-Audio-Tokenizer - 1.5 GB VRAM, Step-Audio-Chat - 256 GB VRAM, Step-Audio-TTS-3B - 8GB VRAM.

⚠️ Наиболее качественный инференс, по словам разработчиков, достигается на 4xA800/H800 GPU с 80GB или больше.


▶️Локальная установка и инференс на примере TTS:

# Clone the repository
git clone https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio.git

# Create a Conda venv
conda create -n stepaudio python=3.10
conda activate stepaudio

# Install dependencies
cd Step-Audio
pip install -r requirements.txt

git lfs install
git clone https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-Audio-TTS-3B

# TTS inference
python tts_inference.py --model-path --output-path --synthesis-type use_tts_or_clone


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Коллекция на HF
🟡Техотчет
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #ASR #TTS #StepAudio
  • ❤ 2
More from @github_code
  1. Aug 24, 2026LosslessCut Это кроссплатформенный графический интерфейс FFmpeg для быстрой работы с видео…
  2. Aug 16, 2026Полный инженерный курс по AI-агентам на русском: от tool calling до production Курс инжене…
  3. Jul 23, 2026## Git bisect — шаринган для поиска багов Когда баг появился где-то между сотнями коммитов…
  4. May 29, 2026✔️ Step 3.7 Flash: новая ставка на агентную эффективность StepFun выпустили Step 3.7 Flash…
  5. May 19, 2026📌 Сколько стоит построить ИИ-ЦОД мощностью 1 ГВт? Epoch AI опубликовала модельную оценку…
  6. May 15, 2026🤖 Machine Learning Roadmap: от базы до гуру вайбкодинга Карта обучения машинному обучению…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →