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# Kani-TTS-2 वॉइस क्लोनिंग

Clore.ai GPUs पर वॉइस क्लोनिंग के साथ Kani-TTS-2 — एक अल्ट्रा-कुशल 400M पैरामीटर टेक्स्ट-टू-स्पीच मॉडल — चलाएँ

nineninesix.ai का Kani-TTS-2 (15 फ़रवरी, 2026 को जारी) 400M-पैरामीटर वाला ओपन-सोर्स टेक्स्ट-टू-स्पीच मॉडल है, जो केवल **3GB VRAM**. LiquidAI की LFM2 आर्किटेक्चर और NVIDIA NanoCodec पर आधारित, यह ऑडियो को एक भाषा की तरह मानता है — एक छोटे संदर्भ ऑडियो क्लिप से शून्य-शॉट वॉइस क्लोनिंग के साथ स्वाभाविक-सा लगने वाला भाषण उत्पन्न करता है। प्रतिस्पर्धी मॉडलों के आधे से भी कम आकार और बहुत कम गणना के साथ, Kani-TTS-2 रीयल-टाइम कन्वर्सेशनल AI, ऑडियोबुक जनरेशन, और बजट हार्डवेयर पर वॉइस क्लोनिंग के लिए बिल्कुल उपयुक्त है।

**HuggingFace:** [nineninesix/kani-tts-2-en](https://huggingface.co/nineninesix/kani-tts-2-en) **GitHub:** [nineninesix-ai/kani-tts-2](https://github.com/nineninesix-ai/kani-tts-2) **PyPI:** [kani-tts-2](https://pypi.org/project/kani-tts-2/) **लाइसेंस:** Apache 2.0

## मुख्य विशेषताएँ

* **400M पैरामीटर, 3GB VRAM** — RTX 3060 सहित, लगभग किसी भी आधुनिक GPU पर चलता है
* **ज़ीरो-शॉट वॉइस क्लोनिंग** — 3–30 सेकंड के संदर्भ ऑडियो सैंपल से किसी भी आवाज़ को क्लोन करें
* **स्पीकर एम्बेडिंग** — सटीक आवाज़ नियंत्रण के लिए WavLM-आधारित 128-डिम स्पीकर प्रतिनिधित्व
* **लगातार 40 सेकंड तक ऑडियो** — लंबे अंशों और संवाद के लिए उपयुक्त
* **रीयल-टाइम या उससे तेज़** — RTX 5080 पर RTF \~0.2, बजट GPU पर भी रीयल-टाइम
* **Apache 2.0** — व्यक्तिगत और व्यावसायिक उपयोग के लिए पूरी तरह खुला
* **प्रीट्रेनिंग फ़्रेमवर्क शामिल** — किसी भी भाषा में शुरुआत से अपना TTS मॉडल प्रशिक्षित करें

## अन्य TTS मॉडलों के साथ तुलना

| मॉडल           | पैरामीटर | न्यूनतम VRAM | वॉइस क्लोनिंग             | भाषा                      | लाइसेंस      |
| -------------- | -------- | ------------ | ------------------------- | ------------------------- | ------------ |
| **Kani-TTS-2** | 400M     | 3GB          | ✅ शून्य-शॉट               | अंग्रेज़ी (विस्तार योग्य) | Apache 2.0   |
| Kokoro         | 82M      | 2GB          | ❌ पूर्व-निर्धारित आवाज़ें | EN, JP, CN                | Apache 2.0   |
| Zonos          | 400M     | 8GB          | ✅                         | मल्टी                     | Apache 2.0   |
| ChatTTS        | 300M     | 4GB          | ❌ यादृच्छिक सीड           | चीनी, अंग्रेज़ी           | AGPL 3.0     |
| Chatterbox     | 500M     | 6GB          | ✅                         | अंग्रेज़ी                 | Apache 2.0   |
| XTTS (Coqui)   | 467M     | 6GB          | ✅                         | मल्टी                     | MPL 2.0      |
| F5-TTS         | 335M     | 4GB          | ✅                         | मल्टी                     | CC-BY-NC 4.0 |

## आवश्यकताएँ

{% hint style="warning" %}
**Clore.ai marketplace पर multi-GPU 80GB-class rigs सूचीबद्ध नहीं हैं।** आज सूचीबद्ध सबसे बड़े boxes 4× RTX PRO 6000 Blackwell (प्रत्येक 96GB, कुल 380GB) और 8–11× RTX 5090 (प्रत्येक 32GB) हैं। A100 / H200 / B200 क्षमता [bare metal](https://clore.ai/bare-metal) के रूप में अनुरोध पर बेची जाती है। देखें [GPU मूल्य और उपलब्धता](/guides/guides_v2-hi/getting-started/pricing.md) किसी deployment का आकार तय करने से पहले।
{% endhint %}

| घटक    | न्यूनतम              | अनुशंसित          |
| ------ | -------------------- | ----------------- |
| GPU    | 3GB VRAM वाला कोई भी | RTX 3060 या बेहतर |
| VRAM   | 3GB                  | 6GB               |
| RAM    | 8GB                  | 16GB              |
| डिस्क  | 2GB                  | 5GB               |
| Python | 3.9+                 | 3.11+             |
| CUDA   | 12.8+                | 12.8+             |

**Clore.ai की सिफारिश:** एक RTX 3060 ($0.03–0.07/घंटा) पर्याप्त से भी अधिक है। Clore.ai पर सबसे सस्ते GPU instances भी Kani-TTS-2 को आराम से चलाएँगे। बैच प्रोसेसिंग (ऑडियोबुक, डेटासेट) के लिए, RTX 4090 ($0.14–0.42/घंटा) उत्कृष्ट throughput प्रदान करता है।

## इंस्टॉलेशन

```bash
# पैकेज इंस्टॉल करें
pip install kani-tts-2

# महत्वपूर्ण: संगत transformers संस्करण इंस्टॉल करें (LFM2 आर्किटेक्चर के लिए आवश्यक)
pip install -U "transformers==4.56.0"

# वैकल्पिक: ऑडियो सहेजने के लिए soundfile इंस्टॉल करें
pip install soundfile
```

## त्वरित शुरुआत

भाषण उत्पन्न करने के लिए तीन पंक्तियाँ:

```python
from kani_tts import KaniTTS

# अंग्रेज़ी मॉडल के साथ प्रारंभ करें
model = KaniTTS('nineninesix/kani-tts-2-en')

# भाषण उत्पन्न करें
audio, text = model("नमस्ते! Kani TTS 2, कुशल टेक्स्ट-टू-स्पीच की अगली पीढ़ी में आपका स्वागत है।")

# फ़ाइल में सहेजें
model.save_audio(audio, "output.wav")
```

## उपयोग के उदाहरण

### 1. मूल टेक्स्ट-टू-स्पीच

```python
from kani_tts import KaniTTS

model = KaniTTS('nineninesix/kani-tts-2-en')

# कस्टम पैरामीटर के साथ जनरेट करें
audio, text = model(
    "तेज़ भूरी लोमड़ी आलसी कुत्ते के ऊपर कूदती है। "
    "यह वाक्य अंग्रेज़ी वर्णमाला के हर अक्षर को शामिल करता है।",
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    repetition_penalty=1.1
)

model.save_audio(audio, "pangram.wav")
print(f"Generated {len(audio) / 22000:.1f} seconds of audio")
```

### 2. वॉइस क्लोनिंग

छोटे संदर्भ ऑडियो सैंपल से किसी भी आवाज़ को क्लोन करें:

```python
from kani_tts import KaniTTS, SpeakerEmbedder

# मॉडलों को प्रारंभ करें
model = KaniTTS('nineninesix/kani-tts-2-en')
embedder = SpeakerEmbedder()

# संदर्भ ऑडियो से स्पीकर एम्बेडिंग निकालें (3-30 सेकंड अनुशंसित)
speaker_embedding = embedder.embed_audio_file("reference_voice.wav")

# क्लोन की गई आवाज़ में भाषण जनरेट करें
audio, text = model(
    "यह Kani TTS 2 के साथ वॉइस क्लोनिंग का एक प्रदर्शन है। "
    "आप जो आवाज़ सुन रहे हैं, वह संदर्भ ऑडियो सैंपल से मेल खानी चाहिए।",
    speaker_emb=speaker_embedding
)

model.save_audio(audio, "cloned_output.wav")
```

### 3. ऑडियोबुक के लिए बैच जनरेशन

कई अध्याय कुशलतापूर्वक जनरेट करें:

```python
from kani_tts import KaniTTS, SpeakerEmbedder
import soundfile as sf

model = KaniTTS('nineninesix/kani-tts-2-en')
embedder = SpeakerEmbedder()

# कथावाचक आवाज़ का उपयोग करें
narrator_emb = embedder.embed_audio_file("narrator_sample.wav")

chapters = [
    "अध्याय एक। अप्रैल का एक उजला, ठंडा दिन था, और घड़ियाँ तेरह बजा रही थीं।",
    "अध्याय दो। गलियारे में उबली पत्तागोभी और पुराने चटाइयों की गंध आ रही थी।",
    "अध्याय तीन। बाहर, बंद खिड़की के शीशे के आर-पार भी, दुनिया ठंडी लग रही थी।",
]

for i, chapter_text in enumerate(chapters):
    audio, _ = model(chapter_text, speaker_emb=narrator_emb)
    model.save_audio(audio, f"chapter_{i+1}.wav")
    print(f"Generated chapter {i+1}")
```

### 4. OpenAI-संगत स्ट्रीमिंग API

रीयल-टाइम अनुप्रयोगों के लिए, OpenAI-संगत सर्वर का उपयोग करें:

```bash
# सर्वर क्लोन करें
git clone https://github.com/nineninesix-ai/kani-tts-2-openai-server.git
cd kani-tts-2-openai-server

# निर्भरताएँ इंस्टॉल करें
pip install -r requirements.txt

# server शुरू करें
python server.py --model nineninesix/kani-tts-2-en --host 0.0.0.0 --port 8080
```

फिर इसे किसी भी OpenAI TTS क्लाइंट के साथ उपयोग करें:

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8080/v1", api_key="not-needed")

response = client.audio.speech.create(
    model="kani-tts-2-en",
    voice="default",
    input="OpenAI-संगत Kani TTS सर्वर से नमस्ते!"
)

response.stream_to_file("streamed_output.wav")
```

## Clore.ai उपयोगकर्ताओं के लिए सुझाव

1. **इसे चलाने वाला यह सबसे सस्ता मॉडल है** — 3GB VRAM पर, Kani-TTS-2 Clore.ai पर सचमुच किसी भी GPU instance पर चलता है। $0.03–0.07/घंटा वाला RTX 3060 उत्पादन TTS के लिए पर्याप्त से अधिक है।
2. **इसे एक भाषा मॉडल के साथ संयोजित करें** — एक GPU instance किराए पर लें और पूर्ण वॉइस असिस्टेंट के लिए एक छोटे LLM (जैसे, Mistral 3 8B) और Kani-TTS-2 दोनों को एक साथ चलाएँ। वे पर्याप्त खाली जगह के साथ GPU साझा करेंगे।
3. **स्पीकर एम्बेडिंग पहले से गणना करें** — स्पीकर एम्बेडिंग एक बार निकालें और उन्हें सहेज लें। इससे हर अनुरोध पर WavLM एम्बेडर मॉडल लोड करने की आवश्यकता नहीं रहती।
4. **OpenAI-संगत सर्वर का उपयोग करें** — यह `kani-tts-2-openai-server` OpenAI की TTS API के लिए एक ड्रॉप-इन विकल्प प्रदान करता है, जिससे इसे मौजूदा अनुप्रयोगों के साथ एकीकृत करना आसान हो जाता है।
5. **कस्टम भाषाओं पर प्रशिक्षण दें** — Kani-TTS-2 में एक पूर्ण प्रीट्रेनिंग फ़्रेमवर्क शामिल है ([kani-tts-2-pretrain](https://github.com/nineninesix-ai/kani-tts-2-pretrain)). अपने स्वयं के भाषा डेटासेट पर मॉडल को फाइन-ट्यून करें — इसमें लगभग 6 घंटे के लिए केवल 8× H100s लगते हैं।

## समस्या निवारण

| समस्या                                        | समाधान                                                                                                              |
| --------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `ImportError: LFM2 को आयात नहीं किया जा सकता` | सही transformers संस्करण इंस्टॉल करें: `pip install -U "transformers==4.56.0"`                                      |
| ऑडियो गुणवत्ता खराब / रोबोट जैसी है           | बढ़ाएँ `temperature` को 0.8–0.9 तक; सुनिश्चित करें कि क्लोनिंग के लिए संदर्भ ऑडियो साफ़ हो (कोई पृष्ठभूमि शोर नहीं) |
| वॉइस क्लोनिंग संदर्भ जैसी नहीं लगती           | 5–15 सेकंड का स्पष्ट, एकल-प्रवक्ता ऑडियो उपयोग करें। संदर्भ में संगीत या पृष्ठभूमि शोर से बचें                      |
| `CUDA out of memory`                          | 3GB मॉडल के साथ ऐसा नहीं होना चाहिए — जाँचें कि क्या अन्य प्रक्रियाएँ GPU मेमोरी का उपयोग कर रही हैं (`nvidia-smi`) |
| ऑडियो वाक्य के बीच में कट जाता है             | Kani-TTS-2 लगभग 40 सेकंड तक सपोर्ट करता है। लंबे पाठ को वाक्यों में विभाजित करें और आउटपुट को जोड़ दें              |
| CPU पर धीमा                                   | GPU इन्फ़रेंस की दृढ़ता से सिफारिश की जाती है। एक बुनियादी GPU भी CPU से 10–50× तेज़ है                             |

## अधिक पढ़ें

* [GitHub — kani-tts-2](https://github.com/nineninesix-ai/kani-tts-2) — PyPI पैकेज, उपयोग दस्तावेज़, उन्नत उदाहरण
* [HuggingFace — kani-tts-2-en](https://huggingface.co/nineninesix/kani-tts-2-en) — अंग्रेज़ी मॉडल वेट्स
* [प्रीट्रेनिंग फ़्रेमवर्क](https://github.com/nineninesix-ai/kani-tts-2-pretrain) — शुरुआत से अपना TTS मॉडल प्रशिक्षित करें
* [OpenAI-संगत सर्वर](https://github.com/nineninesix-ai/kani-tts-2-openai-server) — OpenAI TTS API के लिए ड्रॉप-इन विकल्प
* [स्पीकर एम्बेडिंग मॉडल](https://huggingface.co/nineninesix/speaker-emb-tbr) — WavLM-आधारित वॉइस एम्बेडर
* [MarkTechPost अवलोकन](https://www.marktechpost.com/2026/02/15/meet-kani-tts-2-a-400m-param-open-source-text-to-speech-model-that-runs-in-3gb-vram-with-voice-cloning-support/) — समुदाय कवरेज


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