metadata
license: mit
language:
- ja
datasets:
- Akjava/ja005_speech_common-voice_22khz
モデル名: Matcha-TTS-Japanese Single Speaker Female Voice - ja005
バージョン: ver1.0
作成者: Akihito Miyazaki
作成日: 2024.Sep
モデルの説明:
このモデルは、Matcha-TTS-Japaneseを用いて、日本語の女性音声合成を行うための、話者１人のモデルです。コモンボイスから作られた ja005 の音声を再現することを目的としています。
データセット:
- ja005_speech_common-voice_22khz - Large
トレーニング方法:
- ベースモデル: Matcha_LJSpeech
- トレーニング/検証データ分割: モーラバランスV1と文字長さに基づく80:20分割
- バッチサイズ: 80
- エポック数: [エポック数] (例: 12099)
- その他トレーニング設定: デフォルト
- [トレーニング中に発生した問題点や対処法] (例: バッチサイズによるフリーズ, ロボット音声, 特定音素の学習不足)
モデルの性能:
- [モデルの強み] (例: 特定話者の音声を再現, 音素の正確な再現)
- [モデルの弱点] (例: イントネーションの不安定さ, ノイズ, 学習データにない音素の発音)
- [客観的な評価指標] (例: MOS値, MCD値)
- [主観的な評価結果] (例: 複数の話者の評価結果, 各話者の音声品質に関するコメント)
使用例:
- [モデルの用途] (例: 音声合成アプリケーション, 研究用途, ファインチューニング用ベースモデル)
- [モデルの使用上の注意点] (例: 特定の音素の発音に課題, イントネーションの調整が必要)
重要なチェックポイント:
既知の問題点/警告:
- [モデルの既知の問題点] (例: 特定音素の発音, イントネーション, ノイズ)
- [モデルの使用に関する警告] (例: 学習データ以外の音声合成は精度が低い可能性)
今後の課題:
- [モデルの改善点] (例: イントネーションの改善, ノイズ除去, 学習データの拡充)
クレジット:
- [使用したベースモデルの作成者] (例: Shivam Mehta (GitHub) - Matcha-TTS)
- [使用したデータセットの作成者] (例: Mozilla Common Voice)
引用情報:
- [モデルの引用方法] (例: モデル名, バージョン, 作成者, URL)
その他:
- [モデルに関する補足情報] (例: 内部コードネーム, TODOリスト)
注記:
- 上記はあくまで提案であり、必要に応じて項目の追加や削除、内容の変更を行ってください。
- モデルの特性に合わせて、具体的な内容を記述してください。
- 評価結果などを含めることで、より詳細なモデルカードを作成できます。
Train
- Base model:Matcha_LJSpeech
- The train and valid split is based on mora balance-V1 and word length.