Higgs Audio V2

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Higgs Audio V2 : Modèle audio d'IA open-source pour une synthèse vocale expressive et proche de l'humain. Générez des dialogues multi-locuteurs, clonez des voix et adaptez les émotions sans nécessiter de réglage fin.0
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What is Higgs Audio V2?

Dépassez les limites de la synthèse vocale robotique. Higgs Audio V2 est un modèle de fondation audio puissant et open-source, conçu pour les développeurs et les chercheurs qui recherchent une génération audio véritablement expressive et polyvalente. Pré-entraîné sur plus de 10 millions d'heures d'audio diversifié, il produit des résultats nuancés et d'une qualité quasi humaine pour une vaste gamme d'applications complexes, et ce, directement, sans nécessiter de réglages fins (fine-tuning).

Fonctionnalités Clés

  • 🎤 Génération de dialogues dynamiques multi-locuteurs Générez des conversations naturelles et fluides entre plusieurs locuteurs au sein d'une même sortie audio. Le modèle peut attribuer intelligemment des voix distinctes et appropriées en fonction du script ou utiliser des voix de référence spécifiques que vous lui fournissez, ce qui le rend idéal pour créer des segments de podcasts réalistes, des scènes de livres audio ou des dialogues d'applications sans post-production complexe.

  • 🗣️ Clonage vocal haute fidélité en un seul essai (Zero-Shot) Clonez instantanément une voix à partir d'un court échantillon audio et utilisez-la pour générer de nouvelles paroles. Cela vous permet de créer des voix off personnalisées, de personnaliser l'audio intégré aux applications ou de maintenir une narration cohérente avec une facilité remarquable. Le modèle capture efficacement les caractéristiques vocales uniques de l'audio de référence pour un résultat authentique.

  • 😊 Adaptation automatique de la prosodie et de l'émotion Higgs Audio V2 comprend intrinsèquement le contexte et l'émotion de votre texte. Il ajuste automatiquement le ton, la hauteur et le rythme pour produire un discours qui sonne véritablement émotionnel, interrogatif ou autoritaire. Cette capacité avancée est validée par ses taux de victoire de 75,7 % par rapport à "gpt-4o-mini-tts" dans la catégorie "Émotions" lors des benchmarks.

  • 🌐 Génération multilingue et mélodique polyvalente Le modèle présente des capacités rares dans d'autres systèmes. Il peut générer de la parole en plusieurs langues, permettant des applications comme la traduction en direct. De plus, il peut même produire un fredonnement mélodique avec une voix clonée ou générer simultanément de la parole avec une musique de fond d'accompagnement, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités créatives.

Pourquoi choisir Higgs Audio V2 ?

  • Performances de pointe, sans réglage fin (Zero Fine-Tuning) : Higgs Audio V2 atteint immédiatement des résultats de premier ordre sur des benchmarks établis tels que Seed-TTS Eval et ESD. Son pré-entraînement sophistiqué sur notre jeu de données AudioVerse de 10 millions d'heures signifie que vous obtenez une expressivité et des capacités exceptionnelles sans le temps et les dépenses liés au réglage fin du modèle.

  • Open-Source et axé sur les développeurs : En tant que projet open-source, Higgs Audio V2 vous offre une transparence totale et la liberté de bâtir sur une fondation puissante. Nous fournissons des instructions d'installation claires, plusieurs configurations d'environnement (y compris venv, conda et uv) et des exemples de code pratiques pour vous aider à démarrer rapidement. Pour les besoins de haut débit, nous proposons également un serveur API compatible OpenAI, soutenu par le moteur vLLM.

Conclusion

Higgs Audio V2 représente une avancée majeure dans la synthèse audio expressive. En offrant une fondation puissante, performante et open-source, il vous permet de dépasser les limites des systèmes TTS conventionnels et de créer des expériences audio plus dynamiques, captivantes et d'une qualité quasi humaine.

Explorez le dépôt pour découvrir les exemples et commencez dès aujourd'hui !


More information on Higgs Audio V2

Launched
Pricing Model
Free
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Tech used
Higgs Audio V2 was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-07-27.
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