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# Dia TTS (Nari Labs)

Generiere mehrsprachige Dialoge mit Emotionen mit Dia TTS von Nari Labs

Dia von Nari Labs ist ein fortschrittliches Text-zu-Sprache-Modell, das sich auf **realistische Dialoge mit mehreren Sprechern**. Im Gegensatz zu herkömmlichem TTS, das jeweils einen Sprecher verarbeitet, erzeugt Dia natürliche Gespräche zwischen mehreren Sprechern mit Emotionen, Lachen, Zögern und anderen nicht-verbalen Hinweisen. Mit 1,6 Milliarden Parametern läuft es auf jeder GPU mit 8 GB+.

## Hauptfunktionen

* **Dialog mit mehreren Sprechern**: Erzeuge Gespräche zwischen 2+ Sprechern in einem Durchgang
* **Nicht-verbale Hinweise**: Lachen `(lacht)`, Zögern `(seufzt)`, Pausen — automatisch eingebettet
* **Sprachäußerung mit Emotionen**: Natürliche Intonation ohne explizite Emotions-Tags
* **1,6 Milliarden Parameter**: Passt auf RTX 3070/3080 (8–10 GB VRAM)
* **Apache-2.0-Lizenz**: Vollständige kommerzielle Nutzung
* **HuggingFace-Integration**: Funktioniert mit der Transformers-Bibliothek

## Anforderungen

| Komponente | Minimum         | Empfohlen        |
| ---------- | --------------- | ---------------- |
| GPU        | RTX 3070 (8 GB) | RTX 3080 (10 GB) |
| VRAM       | 8 GB            | 10 GB+           |
| RAM        | 16 GB           | 32 GB            |
| Festplatte | 10 GB           | 15 GB            |
| Python     | 3.9+            | 3.11             |

**Empfohlene Clore.ai-GPU**: RTX 3080 10 GB ($0,05–0,19/Std.)

## Installation

```bash
# Option 1: pip install
pip install dia-tts

# Option 2: Aus dem Quellcode
git clone https://github.com/nari-labs/dia.git
cd dia
pip install -e .
```

## Schnellstart

### Einfacher Dialog mit mehreren Sprechern

```python
from dia import Dia

# Modell laden
model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")

# Dialog mit mehreren Sprechern generieren
# [S1] = Sprecher 1, [S2] = Sprecher 2
text = """[S1] Hey, hast du die neue GPU-Mietplattform schon ausprobiert?
[S2] Du meinst Clore? Ja, ich habe gestern eine RTX 4090 gemietet.
[S1] Wie war es?
[S2] (lacht) Ehrlich? Viel günstiger, als ich erwartet hatte. So etwa zwei Dollar am Tag.
[S1] Unmöglich. Das ist... das ist wirklich verrückt."""

audio = model.generate(text)

# In Datei speichern
import soundfile as sf
sf.write("dialog.wav", audio, samplerate=24000)
```

### Mit Emotion und nicht-verbalen Hinweisen

```python
# Dia verarbeitet natürliche Sprachmuster automatisch
text = """[S1] Ich habe gerade die Ergebnisse bekommen...
[S2] Und? Lass mich nicht zappeln!
[S1] (seufzt) Wir haben bestanden. Wir haben tatsächlich alle Tests bestanden.
[S2] (lacht) Ich hab’s dir gesagt! Ich hab’s dir gesagt, dass wir es schaffen!
[S1] Ich kann es nicht glauben... (lacht) okay, okay, lass uns feiern."""

audio = model.generate(text, temperature=0,8)
sf.write("emotional_dialog.wav", audio, samplerate=24000)
```

### Einzelner Sprecher

```python
# Funktioniert auch für einen einzelnen Sprecher
text = "[S1] Willkommen in der Clore-AI-Dokumentation. In diesem Leitfaden zeigen wir dir, wie du deine erste GPU-Miete einrichtest und ein Machine-Learning-Modell bereitstellst."

audio = model.generate(text)
sf.write("narration.wav", audio, samplerate=24000)
```

## Gradio-Web-UI

```python
# Interaktive Demo starten
python -m dia.app --port 7860 --share

# Oder manuell:
import gradio as gr
from dia import Dia

model = Dia.from_pretrained("nari-labs/Dia-1.6B")

def generate_speech(text):
    audio = model.generate(text)
    return (24000, audio)

demo = gr.Interface(
    fn=generate_speech,
    inputs=gr.Textbox(label="Dialog (verwende [S1], [S2]-Tags)", lines=10),
    outputs=gr.Audio(label="Generierte Sprache"),
    title="Dia TTS — Dialog mit mehreren Sprechern"
)
demo.launch(server_port=7860)
```

## Anwendungsfälle

* **Podcast-Generierung**: Erstelle Podcast-Gespräche aus Skripten
* **Dialoge für Hörbücher**: Erzeuge Gespräche zwischen Figuren mit unterschiedlichen Stimmen
* **Dialoge im Spiel**: NPC-Gespräche mit natürlichen Sprachmustern
* **Trainingsdaten**: Erzeuge vielfältige Sprachdatensätze für das ASR-Training
* **Stimmen für Chatbots**: Dialog mit mehreren Runden und emotionalen Reaktionen

## Tipps für Clore.ai-Nutzer

* **RTX 3080 ist ideal**: 10 GB VRAM bewältigen Dia problemlos für $0,05–0,19/Std.
* **Batch-Generierung**: Verarbeite mehrere Dialoge in einer Schleife, um deine Mietzeit optimal zu nutzen
* **Modelle im persistenten Speicher ablegen**: Wenn deine Clore-Instanz über eine persistente Festplatte verfügt, speichere das Modell im Cache, um erneutes Herunterladen zu vermeiden
* **Temperatur 0,7–0,9**: Niedriger = konsistenter, höher = ausdrucksstärker/variierter
* **Nur Englisch**: Dia konzentriert sich derzeit auf Englisch — für Mehrsprachigkeit siehe die Qwen3-TTS-Anleitung

## Fehlerbehebung

| Problem                          | Lösung                                                                                       |
| -------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------- |
| CUDA-Speicher erschöpft          | Verwende `model.to("cuda", torch_dtype=torch.float16)` für Halbpräzision                     |
| Sprecher klingen ähnlich         | Füge mehr Text/Kontext pro Sprecher hinzu; versuche eine höhere Temperatur                   |
| Nicht-verbale Hinweise ignoriert | Stelle das richtige Format sicher: `(lacht)`, `(seufzt)` in Klammern                         |
| Audioqualität niedrig            | Erhöhen Sie `num_steps` Parameter, falls verfügbar; stelle eine Abtastrate von 24 kHz sicher |

## Weiterführende Lektüre

* [Nari Labs GitHub](https://github.com/nari-labs/dia)
* [HuggingFace-Modell](https://huggingface.co/nari-labs/Dia-1.6B)
* [Vergleich: Dia vs. ElevenLabs](https://nari-labs.github.io/dia/) — offizielle Demoseite


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