モデル情報

xphonebert-base

vinai · xphonebert-base

XPhoneBERT is the first pre-trained multilingual model for phoneme representations for text-to-speech(TTS). XPhoneBERT has the same model architecture as BERT-base, trained using the RoBERTa pre-training approach on 330M phoneme-level sentences from nearly 100 languages and locales. Experimental results show that employing XPhoneBERT as an input phoneme encoder significantly boosts the performance of a strong neural TTS model in terms of naturalness and prosody and also helps produce fairly high-quality speech with limited training data. The general architecture and experimental results of XPhoneBERT can be found in our INTERSPEECH 2023 paper: @inproceedings{xphonebert, title = {{XPhoneBERT: A Pre-trained Multilingual Model for Phoneme Representations for Text-to-Speech}}, author = {Linh The Nguyen and Thinh Pham and Dat Quoc Nguyen}, booktitle = {Proceedings of the 24th Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH)}, year = {2023}, pages = {5506--5510} }

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情報更新日時2026/10/31 03:19:03
OVERVIEW

モデル紹介

XPhoneBERT is the first pre-trained multilingual model for phoneme representations for text-to-speech(TTS). XPhoneBERT has the same model architecture as BERT-base, trained using the RoBERTa pre-training approach on 330M phoneme-level sentences from nearly 100 languages and locales. Experimental results show that employing XPhoneBERT as an input phoneme encoder significantly boosts the performance of a strong neural TTS model in terms of naturalness and prosody and also helps produce fairly high-quality speech with limited training data. The general architecture and experimental results of XPhoneBERT can be found in our INTERSPEECH 2023 paper: @inproceedings{xphonebert, title = {{XPhoneBERT: A Pre-trained Multilingual Model for Phoneme Representations for Text-to-Speech}}, author = {Linh The Nguyen and Thinh Pham and Dat Quoc Nguyen}, booktitle = {Proceedings of the 24th Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH)}, year = {2023}, pages = {5506--5510} }

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。