Di dunia teknologi suara, ada sebuah proyek yang menarik perhatian, yaitu **OmniVoice: High-fidelity Voice Cloning and Generation**. Model Text-to-Speech (TTS) ini bukan sekadar alat konversi teks biasa. OmniVoice dirancang untuk mendukung lebih dari 600 bahasa, menjadikannya salah satu model TTS *zero-shot* multibahasa yang paling luas cakupannya. Dengan arsitektur berbasis *diffusion language model* yang baru, OmniVoice menjanjikan suara berkualitas tinggi dan kecepatan inferensi yang superior, bahkan mendukung fitur kloning suara dan desain suara yang kuat.

## Fitur Unggulan OmniVoice

OmniVoice membawa beberapa kemampuan kunci yang membedakannya dari model TTS lain. Ini mencakup cakupan bahasa yang sangat luas dan kualitas kloning suara yang tinggi. Selain itu, OmniVoice juga menawarkan kecepatan dan kontrol yang baik atas suara yang dihasilkan.

Berikut adalah gambaran fitur utama OmniVoice:

| Fitur Utama            | Deskripsi                                                                                                          |
| :--------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Dukungan Bahasa**    | Lebih dari 600 bahasa, menjadikannya model TTS *zero-shot* dengan cakupan terluas.                                |
| **Kloning Suara**      | Kualitas kloning suara terbaik dengan akurasi tinggi dari audio referensi singkat (3-10 detik).                    |
| **Desain Suara**       | Kontrol atribut suara seperti gender, usia, nada, kecepatan, volume, dialek, aksen, atau bahkan bisikan.           |
| **Kontrol Non-Verbal** | Mengintegrasikan simbol non-verbal (misalnya `[LAUGH]`) dan koreksi pengucapan via pinyin atau fonem.             |
| **Kecepatan Inferensi**| Real-Time Factor (RTF) serendah 0.025, artinya 40 kali lebih cepat dari waktu nyata.                               |
| **Arsitektur**         | Dibangun di atas arsitektur *diffusion language model-style* yang bersih, ramping, dan skalabel.                   |

## Cara Menginstal OmniVoice

Jika kamu tertarik untuk mencoba OmniVoice, instalasinya cukup sederhana. Disarankan untuk menggunakan *virtual environment* baru, seperti `conda` atau `venv`, untuk menghindari konflik dependensi.

Untuk instalasi dasar, kamu bisa menjalankan perintah ini:

```bash
pip install omnivoice
```

OmniVoice juga mendukung GPU Intel Arc (arsitektur Alchemist dan Battlemage) melalui *backend* XPU PyTorch. Jika kamu menggunakan kartu ini, ikuti petunjuk instalasi PyTorch dengan dukungan XPU dari indeks *wheel* Intel. Setelah itu, kamu bisa memverifikasi apakah *backend* XPU berfungsi dengan `torch.xpu.is_available()`.

Untuk instalasi yang lebih lengkap, kamu bisa mengkloning repositori dan menginstal dependensi:

```bash
git clone https://github.com/k2-fsa/OmniVoice.git
cd OmniVoice
pip install -e .[full]
```

Jika kamu mengalami masalah saat mengunduh model *pre-trained* dari HuggingFace, coba atur variabel lingkungan `HF_ENDPOINT` ke *mirror* seperti ini:

```bash
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
```

## Memulai Generasi Suara

OmniVoice menyediakan beberapa cara untuk memulai tanpa perlu banyak *coding*. Kamu bisa meluncurkan *web UI* lokal dengan perintah:

```bash
python -m omnivoice.webui
```

Atau, kamu bisa mencobanya langsung di HuggingFace Spaces atau melalui Google Colab yang seringkali lebih praktis.

OmniVoice mendukung tiga mode generasi utama:

### 1. Kloning Suara (Voice Cloning)

Mode ini memungkinkan kamu menduplikasi suara dari audio referensi singkat. Kamu hanya perlu memberikan jalur audio referensi (`ref_audio_path`) dan teks yang ingin diucapkan. Gunakan klip audio referensi sekitar 3 hingga 10 detik. Audio yang terlalu panjang dapat memperlambat inferensi dan menurunkan kualitas kloning.

Penting untuk dicatat, jika kamu melakukan kloning suara *cross-lingual* (audio referensi dan teks target berbeda bahasa), suara yang dihasilkan akan membawa aksen dari bahasa audio referensi. Untuk hasil terbaik dengan angka Arab, normalkan terlebih dahulu ke dalam kata-kata, misalnya "123" menjadi "seratus dua puluh tiga".

### 2. Desain Suara (Voice Design)

Jika kamu ingin mendesain suara tanpa audio referensi, mode ini cocok. Kamu bisa mendeskripsikan suara yang diinginkan dengan atribut speaker seperti `gender` (pria, wanita), `age` (anak-anak, muda, paruh baya, tua), `pitch` (sangat rendah hingga sangat tinggi), `speed` (lambat hingga cepat), `volume` (lembut hingga keras), `dialect/accent` (Amerika, British, Sichuan, Shaanxi, dll.), dan bahkan `whisper`. Atribut ini bisa digabungkan dengan dipisahkan koma.

Sebagai catatan, mode kloning suara lebih stabil karena model dilatih secara primer untuk tugas tersebut. Desain suara, meskipun dapat digeneralisasikan ke bahasa lain, terutama dilatih dengan data bahasa Mandarin dan Inggris. Ini bisa menghasilkan hasil yang kurang stabil untuk bahasa dengan sumber daya rendah atau kasus-kasus khusus.

### 3. Suara Otomatis (Auto Voice)

Mode paling sederhana. Kamu cukup memberikan teks, dan model akan secara otomatis memilih suara untuk mengucapkan teks tersebut.

### Kontrol Generasi Lanjut dan Pengucapan

Ketiga mode di atas menggunakan API `synthesize` yang sama. Kamu bisa mengontrol perilaku generasi lebih lanjut melalui argumen *keyword*, misalnya `output_sample_rate`.

OmniVoice juga mendukung kontrol non-verbal dan koreksi pengucapan. Kamu bisa menyertakan simbol non-verbal `[LAUGH]` langsung dalam teks untuk menambahkan suara ekspresif. Untuk koreksi pengucapan karakter spesifik, gunakan pinyin dengan angka nada. Kamu juga bisa menggunakan fonem (huruf kapital, dalam kurung siku) untuk menimpa pengucapan bahasa Inggris bawaan.

## OmniVoice untuk Skala Besar

OmniVoice juga menyediakan *command-line interface* (CLI) untuk berbagai fiturnya, termasuk kloning, desain, suara otomatis, dan parameter generasi. Ada tiga *entry point* CLI:

*   `omnivoice.webui`: Meluncurkan antarmuka web.
*   `omnivoice.cli`: Alat CLI serbaguna.
*   `omnivoice.batch`: Dirancang untuk tugas TTS skala besar, mampu mendistribusikan inferensi *batch* di beberapa GPU.

Untuk inferensi *batch*, kamu perlu menyiapkan file JSONL di mana setiap baris adalah objek JSON. Bidang `text` dan `output_path` adalah wajib. Kamu bisa menyertakan `ref_audio_path` untuk kloning suara atau `instruct` untuk desain suara. Jika keduanya tidak disediakan, model akan menghasilkan teks dengan suara acak. Parameter seperti `output_length` (dalam detik) dapat memperbaiki panjang output, dan `speed_factor` mengontrol kecepatan bicara.

## Catatan Etis Penggunaan

Para pengembang OmniVoice sangat menganjurkan penggunaan AI yang bertanggung jawab. Pengguna dilarang keras menggunakan model ini untuk kloning suara yang tidak sah, peniruan suara, penipuan, skema, atau aktivitas ilegal atau tidak etis lainnya. Setiap pengguna wajib memastikan kepatuhan penuh terhadap hukum, peraturan, dan standar etika lokal yang berlaku. Pengembang tidak bertanggung jawab atas penyalahgunaan model ini dan mendorong komunitas untuk menjunjung tinggi prinsip keamanan dan etika dalam penelitian serta aplikasi AI.

## Referensi
https://github.com/k2-fsa/OmniVoice

OmniVoice adalah model text-to-speech yang mendukung lebih dari 600 bahasa untuk kloning dan desain suara, dibangun dengan arsitektur diffusion language model. Ia menghasilkan suara berkualitas tinggi dengan kecepatan inferensi yang superior.

Mengenal OmniVoice: Model Text-to-Speech Cepat untuk Kloning dan Desain Suara

Reggi

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#multilingual-tts

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini