What is Orpheus TTS?
Orpheus TTSは、大規模言語モデル（LLM）の力を活用し、驚くほど人間らしい音声を生成する、新しいオープンソースのテキスト読み上げシステムです。Llama-3bを基盤として構築されたOrpheusは、自然なイントネーション、感情、リズムを実現し、Eleven LabsやPlayHTといった主要なクローズドソースの代替製品に匹敵、あるいは凌駕するほどの性能を発揮します。プロプライエタリなシステムの制約を受けることなく、高品質でカスタマイズ可能、かつアクセスしやすいTTSのニーズに応えます。最先端の結果を達成しながら、コントロール、柔軟性、透明性を手に入れることができます。
主な特徴：
🗣️ 人間のような音声を生成： Orpheusは、自然なイントネーション、感情表現、リズムを備えた音声を生成し、多くのクローズドソースモデルの品質を凌駕します。これは、大規模なデータセットでの広範な事前学習と、微調整技術によって実現されています。
🗣️ ゼロショット音声クローン： 事前の微調整なしで、リアルな音声クローンを作成できます。サンプルを提供するだけで、事前学習済みのモデルがその声の特徴を模倣します（プロンプト内の音声とテキストのペアが多いほど、事前学習済みモデルでのクローン作成の精度が向上します）。
🗣️ 感情とイントネーションの制御： 簡単なテキストタグ（例：
<laugh>、<sigh>、<crying>）を使用して、生成される音声の感情的なトーンと表現を制御します。モデルを微調整して、ニュアンスのある特定のボーカルスタイルを実現します。🗣️ 低遅延ストリーミングの実現： 約200msのストリーミング遅延で、リアルタイムの音声生成を体験できます。これはインタラクティブなアプリケーションに最適で、入力ストリーミングを使用すると、さらに約100msまで短縮できます。
🛠️ 事前学習済みモデルと微調整済みモデルの利用： 汎用的な事前学習済みモデル（10万時間以上の英語音声でトレーニング済み）と、日常的なTTSアプリケーション向けに最適化された微調整済みモデルの両方にアクセスできます。
🛠️ カスタマイズと微調整： Orpheusを特定のニーズに合わせて簡単に適応させることができます。データ処理スクリプトとサンプルデータセットを提供し、独自の微調整済みモデルを簡単に作成できるようにします。プロセスは、
TrainerとTransformersを使用してLLMを調整するのと同様です。🛠️ 容易な統合： シンプルなPythonパッケージ（
orpheus-speech）を使用して、迅速なセットアップと統合を行います。最適化された高速推論のために、内部ではvLLMを活用しています。
ユースケース：
リアルタイム会話型AI： 自然言語を理解するだけでなく、心から共感的で魅力的な声で応答するカスタマーサービスチャットボットを構築することを想像してみてください。Orpheusの低遅延ストリーミングにより、これが可能になり、より人間らしいインタラクションが実現します。
アクセシビリティアプリケーション： 視覚障碍者や読字困難のある個人向けの支援技術ソリューションを開発します。Orpheusは、書かれたコンテンツを高品質で自然な音声に変換し、情報へのアクセスとコミュニケーションを改善します。
コンテンツ作成と吹き替え： 多様で表現力豊かな声で、オーディオブック、ポッドキャスト、またはビデオのナレーションを作成します。Orpheusのゼロショット音声クローンと感情制御により、迅速なプロトタイピングとカスタマイズが可能になり、コンテンツ作成プロセスが合理化されます。
技術詳細：
アーキテクチャ： Orpheusは、バックボーンとしてLlama-3bアーキテクチャを使用しています。事前学習済みモデルは、10万時間以上の英語音声データと数十億のテキストトークンでトレーニングされており、言語とニュアンスのある音声パターンを強力に理解しています。
モデルサイズ： Orpheusは、Medium（3Bパラメータ）、Small（1Bパラメータ）、Tiny（400Mパラメータ）、Nano（150Mパラメータ）の4つのサイズで利用でき、さまざまなパフォーマンスとリソース要件に対応できます。
トークン化： Orpheusは、非ストリーミングのCNNベースのトークナイザーを採用しています。デトークナイザーへのスライディングウィンドウの変更により、オーディオアーチファクト（「ポップ音」）なしでストリーミングが可能になります。
デコード： モデルは、異なる周波数でサンプリングされたトークンを平坦化し、単一のシーケンスとしてデコードすることで、生成速度を向上させます。
FAQ：
Q: Orpheusは他のTTSシステムと比べてどうですか？
A: Orpheusは、自然さ、イントネーション、感情表現の点で、Eleven LabsやPlayHTなどの主要なクローズドソースモデルと同等またはそれ以上のパフォーマンスを示しています。詳細については、ブログ記事の比較を参照してください。
Q: Orpheusを実行するにはどのようなハードウェアが必要ですか？
A: OrpheusはGPU上で効率的に実行でき、30億パラメータモデルはA100 40GB GPUでリアルタイムストリーミングを実現します。より小型のモデルは、より低い性能のハードウェアで実行できます。
Q: 自分のデータでOrpheusを微調整するにはどうすればよいですか？
A: 微調整のための詳細な手順とスクリプトを提供しています。プロセスは、
TrainerとTransformersを使用してLLMを調整するのと同様です。指定されたHugging Face形式のデータセットが必要です。約50の例で高品質の結果が見られますが、最高の結果を得るには、スピーカーあたり300の例が推奨されます。Q: 微調整されたモデルのプロンプトの形式はどのようにすればよいですか？
A:
finetune-prodモデルの場合、プロンプトを{name}: I went to the...としてフォーマットします。有効な名前には、"tara," "leah," "jess," "leo," "dan," "mia," "zac," および "zoe" が含まれます。Pythonパッケージは、このフォーマットを自動的に処理します。<laugh>や<sigh>などの感情的なタグを追加することもできます。
結論：
Orpheus TTSは、高品質でカスタマイズ可能なテキスト読み上げを必要とするすべての人に、強力で柔軟なソリューションを提供します。そのオープンソースの性質と、高度な機能と使いやすさを組み合わせることで、プロプライエタリなシステムに代わる魅力的な選択肢となります。最先端の結果を達成しながら、コントロール、透明性、および特定のニーズに合わせてシステムを調整する機能を手に入れることができます。
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Orpheus TTS was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-03-20.
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