Canonical: https://instain.ru/tr/ai/nvidia-bigvgan/
Language: tr

NVIDIA  model

# NVIDIA BigVGAN. 

Ses dalgası sentezi için sinir ağı tabanlı vokoder

4.33 / 5    [Katalog değerlendirmesi](https://instain.ru/tr/ai/nvidia-bigvgan/#editorial-rating) [Resmî site ](https://github.com/NVIDIA/BigVGAN)

Mel spektrogramlarını ses dalgalarına dönüştüren bir vokoder. Ses sentezi zincirinizin son aşamasında kullanılabilir.

![NVIDIA BigVGAN. BigVGAN vocoder örnekleri ile NVIDIA Deposu.](https://instain.ru/assets/images/nvidia-bigvgan-screen-6a187164d708-1200.webp)

BigVGAN vocoder örnekleri ile NVIDIA Deposu.  [Kaynağı aç ](https://github.com/NVIDIA/BigVGAN)

## Vocoder'ın Konuşma Sentezi'ndeki Yeri

BigVGAN, sesin sayısal temsilini bir ses dalgasına dönüştürür. NVIDIA örneklerinde giriş, frekansların zamanla nasıl değiştiğini gösteren bir mel spektrogramıdır. Metinden konuşma üretiminde bu spektrogramı önce başka bir bileşen oluşturur. BigVGAN, uyumlu sayısal özelliklerle çalışır ve metni doğrudan okumaz.

## Kendi kayıtlarında kontrol etme

Bir çalışma testi için, duraklama ve sessiz tıslama ile iki cümle yazın. Spektrogramı seçilen ağırlık ayarlarına göre hesaplayın ve sesi geri yükleyin. Tempo ve sürenin uyuşup uyuşmadığını kontrol edin ve sonra ünsüzlerin başlangıçlarını ve kelimelerin bitişlerini karşılaştırın. Sonuç kaynaktan daha yüksek veya daha düşük geliyorsa, önce örnekleme frekansı ve dönüşüm parametrelerini kontrol edin. Referans noktasını böyle bir doğrulama olmadan değiştirmek başka bir değişken ekleyebilir.

Orijinal kaydı işlenmiş olanın yanına bırakın ve bunları aynı seviyede karşılaştırın. Yüksek sesli seçeneğin aynı okunaklılıkla bile daha net bir şekilde alınması kolaydır.

## Boru hattınıza bağlanılıyor

NVIDIA, yerel çalıştırma örnekleri ve her model ağırlığının ayarlarını yayımlar. Spektrogramı başka bir model oluşturuyorsa örnekleme hızını, pencere boyutunu ve mel bandı sayısını karşılaştırın. Bir dizi parçayı işlerken bu ayarları ve ağırlıkların adını kaydedin. Ortamı veya ekran kartını değiştirirseniz sonucu yeniden elde etmeniz kolaylaşır.

## Hangi görevler uygun

- Spektrogramdan öğrenme ses parçasını geri yükle

- Vocoder'ı Ses Konveyörünüze Bağlayın

Özellikler 

## Güçlü yönler

- Konfigürasyonlarla hazır kontrol noktaları

- Spektrogram hesaplama ve ses kurtarma resmi örneği

Dikkate alınması gerekenler 

## Sınırlamalar

- Uyumlu frekans ve spektrogram parametreleri gereklidir

- Metinle çalışmak için vocoder'dan önce ayrı bir model gerekir.

## Seçim ve koşullar

Ücretsiz kullanım

Evet

Deneme süresi

Doğrulanmadı

Kayıt gerektirmez

Evet

Rusça arayüz

Doğrulanmadı

Yerel kurulum

Evet

API

Doğrulanmadı

“Doğrulanmadı”, yeterli bilgi bulunmadığı anlamına gelir. Özellik mevcut olabilir; geliştiricinin koşullarını kontrol edin.

Girdi biçimleri

Ses

Sonuç

Ses

### Koşullar

NVIDIA deposunda PyTorch uygulamaları, kontrol noktaları ve bir işleme örneği bulunur. Orijinal verilerle uyumlu bir yapılandırma ile ağırlıkları seçin.

Görevden ilk sonuca

## Uygulama örneği

Görev

Spektrogramdan öğrenme ses parçasını geri yükle

Ne hazırlamalısınız?

Kısa bir ses kaydı ve uyumlu bir mel spektrogramı hesaplama yapılandırması.

### Görev veya istem

Spektrogramı model parametrelerine göre hesaplayın ve sesi geri yükleyin. tıslama ve duraklamaları orijinal kayıtla karşılaştırın.

### Beklenen sonuç

Kanıtlanmış örnekleme frekansına sahip bir spektrogramdan ses dalgası.

### Sonuç nasıl kontrol edilir

- Dönüşüm parametrelerini ve kayıt frekansını kontrol edin.

- Sessiz ve gürültülü alanlar arasındaki geçişleri dinleyin.

Bu, görevin nasıl tanımlanabileceğini gösteren editoryal bir eğitim örneğidir; servisi bizzat test ederek elde edilmiş bir sonuç değildir. Gerekli modun kullanılabilirliğini, kaynak dosyalar üzerindeki hakları ve sonucun kullanım koşullarını kontrol edin.

Ayrıntıları kontrol et

## Resmi kaynaklar

-  [BigVGAN sentezinin uygulanması, ağırlıkları ve örneği ](https://github.com/NVIDIA/BigVGAN)

-  [BigVGAN vocoder cihazı hakkında yazarların yayınlanması ](https://arxiv.org/abs/2206.04658)

Açıklama geliştiricinin materyallerine dayanmaktadır. Fırsatlar, fiyatlar ve kullanılabilirlik değişebilir; kullanımdan önce orijinal kaynağa bakın.

Kısaca araç hakkında

Geliştirici

NVIDIA

Kategori

[Ses](https://instain.ru/tr/category/audio/)

Erişim

NVIDIA deposunda PyTorch uygulamaları, kontrol noktaları ve bir işleme örneği bulunur. Orijinal verilerle uyumlu bir yapılandırma ile ağırlıkları seçin.

Ödeme

MIT tarafından yayınlanan kod. Belirli bir kontrol noktası ve ses kaynağı için geçerli koşulları kontrol edin ve iş için hesaplama maliyetlerini yerel olarak düşünün.

API

Ayrı bir API belirtilmedi

[Geliştirici Koşulları ](https://github.com/NVIDIA/BigVGAN)

Katalog değerlendirmesi

4.33 / 5 

Özellikler

4.50 / 5 

Çalışma senaryoları

4.00 / 5 

Ekosistem

4.30 / 5 

Belgeler

4.50 / 5 

Puanlar katalogda yol gösterir. Kullanıcı yorumu veya kişisel test sonucu değildir.

[Metodolojiye bakın ](https://instain.ru/tr/methodology/)