Tencent-Hunyuan/AuK

AuK: An Open-Source Foundational Model for Speech Generation and Editing

AuK – 音声生成と編集のためのオープンソース基盤モデル

それは何か

  • テキストから音声を生成し、既存のオーディオを編集し、強調や音源分離を実行できる 1.5B パラメータの拡散ベースモデル – すべて自然言語の指示によって駆動されます。
  • 2 つのチェックポイントがリリースされています:
    • AuK(ベース) – 高品質な生成、設定可能な推論ステップ。
    • AuK-Flash – 高速・低遅延推論のための蒸留された 4 ステップバージョン。

主な機能

カテゴリ タスク(自然言語プロンプト)
音声生成 ゼロショット TTS(参照から声をコピー)、指示 TTS(声のみを記述)
コンテンツ編集 話し言葉の置換/挿入/削除、歌詞の書き換え
音響編集 ピッチシフト、速度変更、音量調整
パラ言語編集 感情、音色、アクセント除去、呼吸/笑いの追加/削除、ささやき ↔ 通常の音声
強調と分離 ノイズ除去、残響除去、音声/音楽分離、ターゲット話者抽出

すべてのタスクは単一の CLI/API を共有し、--instruction 文字列とオプションの --audio 参照を渡します。

始め方

  1. クローンとセットアップ – git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/AuK && cd AuK その後、uv または conda を使用して Python 3.10 環境を作成します(README を参照)。コアパッケージをインストールするか、追加機能([gradio]、[comfyui]、[train])を追加します。
  2. 重みのダウンロード – huggingface_hub または modelscope CLI を使用して tencent/AuK を取得し、オプションで tencent/AuK-Flash と Qwen2.5-Omni-3B エンコーダーを取得します。
  3. クイック推論を実行 – 例:
    auk-infer \
      --audio assets/demo-input-audio/zero-shot-tts/ref.wav \
      --instruction "Say: 'Hello world' with the same voice" \
      --output out.wav \
      --gen_seconds 2.0
    
    同じコマンドが編集、強調などにも機能します。指示を変更するだけです。
  4. オプションのヘルパー –
    • プロンプトエンハンサー(src/auk/infer/pe.py)は OpenAI 互換の LLM を使用して、自由形式のリクエストを実行可能な auk-infer コマンドに変換します。
    • Gradio UI(auk-gradio)は、モデルセレクター、CPU オフロード、オプションのクラウド ASR を備えた Web インターフェースを提供します。
    • ComfyUI ノードを使用すると、ビジュアルワークフローに AuK を埋め込むことができます。
    • 蒸留パイプライン(PR #22)を使用すると、独自の AuK-Flash をトレーニングできます。

パフォーマンスとハードウェア

  • ベース AuK は bf16 推論に約 24 GiB VRAM が必要です。--cpu_offload を有効にすると約 16 GiB(約 32% 削減)に削減されます。
  • AuK-Flash は固定 4 拡散ステップ(CFG = 0)で実行され、リアルタイム使用に適しています。
  • CUDA、Apple シリコン(MLX)、および audio.cpp によるオフライン GGUF 推論をサポートします。

コミュニティとエコシステム

  • vLLM-Omni および SGLang-Omni と統合され、単一の H100 でのサービス提供が可能です。
  • ICASSP 2027 オーディオ編集チャレンジのベースラインとして使用されています。
  • HuggingFace と ModelScope のデモスペースでは、コードなしでモデルを試すことができます。

詳細情報


AuK は真のオープンソース音声基盤モデルであり、幅広い生成、編集、強調タスクに対して統一された指示駆動のインターフェースを提供します。

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