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# Zonos TTS वॉइस क्लोनिंग

Clore.ai GPUs पर भावना और पिच नियंत्रण के साथ वॉइस क्लोनिंग के लिए Zyphra द्वारा Zonos TTS चलाएँ।

Zonos द्वारा [Zyphra](https://www.zyphra.com/) यह 0.4B-पैरामीटर वाला ओपन-वेट टेक्स्ट-टू-स्पीच मॉडल है, जिसे 200K+ घंटे की बहुभाषी वाणी पर प्रशिक्षित किया गया है। यह केवल 2–30 सेकंड के संदर्भ ऑडियो से ज़ीरो-शॉट वॉइस क्लोनिंग करता है और भावना, बोलने की गति, पिच में बदलाव, तथा ऑडियो गुणवत्ता पर सूक्ष्म नियंत्रण प्रदान करता है। आउटपुट उच्च-निष्ठा 44 kHz ऑडियो होता है। दो मॉडल वेरिएंट उपलब्ध हैं: Transformer (सर्वोत्तम गुणवत्ता) और Hybrid/Mamba (तेज़ इन्फ़रेंस)।

**GitHub:** [Zyphra/Zonos](https://github.com/Zyphra/Zonos) **HuggingFace:** [Zyphra/Zonos-v0.1-transformer](https://huggingface.co/Zyphra/Zonos-v0.1-transformer) **लाइसेंस:** Apache 2.0

## मुख्य विशेषताएँ

* **2–30 सेकंड से वॉइस क्लोनिंग** — किसी फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता नहीं
* **44 kHz उच्च-निष्ठा आउटपुट** — स्टूडियो-स्तरीय ऑडियो गुणवत्ता
* **भावना नियंत्रण** — 8-आयामी वेक्टर के माध्यम से खुशी, उदासी, क्रोध, भय, आश्चर्य, घृणा
* **बोलने की गति और पिच** — स्वतंत्र सूक्ष्म नियंत्रण
* **ऑडियो प्रिफ़िक्स इनपुट** — फुसफुसाहट और अन्य कठिन-से-क्लोन व्यवहारों को सक्षम करता है
* **बहुभाषी** — अंग्रेज़ी, जापानी, चीनी, फ़्रेंच, जर्मन
* **दो आर्किटेक्चर** — Transformer (गुणवत्ता) और Hybrid/Mamba (गति, RTX 4090 पर लगभग 2× रीयल-टाइम)
* **Apache 2.0** — व्यक्तिगत और व्यावसायिक उपयोग के लिए निःशुल्क

## आवश्यकताएँ

| घटक    | न्यूनतम            | अनुशंसित       |
| ------ | ------------------ | -------------- |
| GPU    | RTX 3080 10 GB     | RTX 4090 24 GB |
| VRAM   | 6 GB (Transformer) | 10 GB+         |
| RAM    | 16 GB              | 32 GB          |
| डिस्क  | 10 GB              | 20 GB          |
| Python | 3.10+              | 3.11           |
| CUDA   | 12.8+              | 12.8+          |
| सिस्टम | espeak-ng          | —              |

**Clore.ai की सिफारिश:** आरामदायक हेडरूम के लिए RTX 3090 ($0.07–0.21/घंटा)। Hybrid मॉडल और सबसे तेज़ इन्फ़रेंस के लिए RTX 4090 ($0.14–0.42/घंटा)।

## इंस्टॉलेशन

```bash
# सिस्टम निर्भरता इंस्टॉल करें
apt-get install -y espeak-ng

# क्लोन करें और इंस्टॉल करें
git clone https://github.com/Zyphra/Zonos.git
cd Zonos
pip install -e .

# Hybrid मॉडल के लिए (Ampere+ GPU, यानी RTX 3000 सीरीज़ या उससे नया चाहिए)
pip install -e ".[compile]"

# सत्यापित करें
python -c "from zonos.model import Zonos; print('Zonos तैयार है')"
```

## त्वरित शुरुआत

```python
import torch
import torchaudio
from zonos.model import Zonos
from zonos.conditioning import make_cond_dict

# मॉडल लोड करें (पहली बार चलाने पर वज़न डाउनलोड होंगे)
model = Zonos.from_pretrained("Zyphra/Zonos-v0.1-transformer", device="cuda")

# वॉइस क्लोनिंग के लिए संदर्भ ऑडियो लोड करें
wav, sr = torchaudio.load("reference_speaker.wav")
speaker = model.make_speaker_embedding(wav, sr)

# कंडीशनिंग बनाएँ
cond_dict = make_cond_dict(
    text="Clore.ai से नमस्ते! यह वॉइस क्लोनिंग का एक प्रदर्शन है.",
    speaker=speaker,
    language="en-us",
)
conditioning = model.prepare_conditioning(cond_dict)

# जनरेट करें
torch.manual_seed(42)
codes = model.generate(conditioning)
wavs = model.autoencoder.decode(codes).cpu()

torchaudio.save("output.wav", wavs[0], model.autoencoder.sampling_rate)
print(f"output.wav को {model.autoencoder.sampling_rate} Hz पर सहेजा गया")
```

## उपयोग के उदाहरण

### भावना नियंत्रण

Zonos 8-आयामी भावना वेक्टर स्वीकार करता है: `[खुशी, उदासी, घृणा, भय, आश्चर्य, क्रोध, अन्य, तटस्थ]`.

```python
import torch
import torchaudio
from zonos.model import Zonos
from zonos.conditioning import make_cond_dict

model = Zonos.from_pretrained("Zyphra/Zonos-v0.1-transformer", device="cuda")

wav, sr = torchaudio.load("speaker_ref.wav")
speaker = model.make_speaker_embedding(wav, sr)

text = "मुझे यकीन नहीं हो रहा कि आज अभी क्या हुआ!"

emotions = {
    "खुश":   [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    "उदास":     [0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    "क्रोधित":   [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0],
    "भयभीत": [0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    "तटस्थ": [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0],
}

for name, emo_vec in emotions.items():
    cond_dict = make_cond_dict(
        text=text,
        speaker=speaker,
        language="en-us",
        emotion=torch.tensor(emo_vec).unsqueeze(0),
    )
    conditioning = model.prepare_conditioning(cond_dict)
    codes = model.generate(conditioning)
    audio = model.autoencoder.decode(codes).cpu()
    torchaudio.save(f"emotion_{name}.wav", audio[0], model.autoencoder.sampling_rate)
    print(f"उत्पन्न किया गया: {name}")
```

### बोलने की गति और पिच नियंत्रण

```python
import torch
import torchaudio
from zonos.model import Zonos
from zonos.conditioning import make_cond_dict

model = Zonos.from_pretrained("Zyphra/Zonos-v0.1-transformer", device="cuda")

wav, sr = torchaudio.load("speaker_ref.wav")
speaker = model.make_speaker_embedding(wav, sr)

# धीमा और शांत
cond_slow = make_cond_dict(
    text="आराम से लें। कोई जल्दबाज़ी बिल्कुल नहीं है.",
    speaker=speaker,
    language="en-us",
    speaking_rate=torch.tensor([8.0]),   # कम = धीमा
    pitch_std=torch.tensor([20.0]),      # कम = अधिक एकस्वरीय
)
codes = model.generate(model.prepare_conditioning(cond_slow))
audio = model.autoencoder.decode(codes).cpu()
torchaudio.save("slow_calm.wav", audio[0], model.autoencoder.sampling_rate)

# तेज़ और ऊर्जावान
cond_fast = make_cond_dict(
    text="जल्दी करो! हमें अभी तुरंत निकलना है!",
    speaker=speaker,
    language="en-us",
    speaking_rate=torch.tensor([22.0]),  # अधिक = तेज़
    pitch_std=torch.tensor([80.0]),      # अधिक = अधिक अभिव्यंजक
)
codes = model.generate(model.prepare_conditioning(cond_fast))
audio = model.autoencoder.decode(codes).cpu()
torchaudio.save("fast_energetic.wav", audio[0], model.autoencoder.sampling_rate)
```

### Gradio वेब इंटरफ़ेस

```bash
cd Zonos
python gradio_interface.py
# या uv के साथ:
# uv run gradio_interface.py
```

पोर्ट एक्सपोज़ करें `7860/http` अपने Clore.ai ऑर्डर में और खोलें `http_pub` UI तक पहुँचने के लिए URL।

## Clore.ai उपयोगकर्ताओं के लिए सुझाव

* **मॉडल चयन** — सर्वोत्तम गुणवत्ता के लिए Transformer, लगभग 2× तेज़ इन्फ़रेंस के लिए Hybrid (RTX 3000+ GPU आवश्यक)
* **संदर्भ ऑडियो** — 10–30 सेकंड की साफ़ आवाज़ सर्वोत्तम परिणाम देती है; छोटे क्लिप (2–5 सेकंड) काम करते हैं, लेकिन उनकी निष्ठा कम होती है
* **Docker सेटअप** — उपयोग करें `pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-runtime`, जोड़ें `apt-get install -y espeak-ng` स्टार्टअप में
* **पोर्ट मैपिंग** — एक्सपोज़ करें `7860/http` Gradio UI के लिए, `8000/http` API सर्वर के लिए
* **सीड नियंत्रण** — सेट करें `torch.manual_seed()` पुनरुत्पादनीय आउटपुट के लिए जनरेशन से पहले
* **ऑडियो गुणवत्ता पैरामीटर** — इसके साथ प्रयोग करें `audio_quality` साफ़ आउटपुट के लिए कंडीशनिंग फ़ील्ड

## समस्या निवारण

| समस्या                          | समाधान                                                                                              |
| ------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `espeak-ng नहीं मिला`           | चलाएँ `apt-get install -y espeak-ng` (फोनीमाइज़ेशन के लिए आवश्यक)                                   |
| `CUDA out of memory`            | Transformer मॉडल का उपयोग करें (Hybrid से छोटा); प्रति कॉल पाठ की लंबाई कम करें                     |
| Hybrid मॉडल विफल होता है        | Ampere+ GPU (RTX 3000 सीरीज़ या उससे नया) और आवश्यक है `pip install -e ".[compile]"`                |
| क्लोन की गई आवाज़ सही नहीं लगती | अधिक लंबा संदर्भ क्लिप (15–30 सेकंड) स्पष्ट वाणी और न्यूनतम पृष्ठभूमि शोर के साथ उपयोग करें         |
| धीमी जनरेशन                     | Transformer के लिए सामान्य (\~0.5× रीयल-टाइम); Hybrid RTX 4090 पर लगभग 2× रीयल-टाइम प्राप्त करता है |
| `ModuleNotFoundError: zonos`    | सुनिश्चित करें कि आपने स्रोत से इंस्टॉल किया है: `cd Zonos && pip install -e .`                     |


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