Original en anglais: https://argusic.com/subject/genie-tts
Genie-TTS
GPT-SoVITS ONNX moteur d'inférence et convertisseur de modèles
Fonctionnesource : GitHubPythonMITcommit d347fd0f8683
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : gpt sovits, text to speech, tts, vits, voice clone et voice cloning.
Genie-TTS fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 38 minutes et a rencontré 3 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
GENIE TTS package installs and builds in a Python 3.12 venv; all 4 language G2P modules produce correct phone IDs; FastAPI server serves all endpoints (/stop, /clear_reference_audio_cache, /load_character, /set_reference_audio, /tts, /unload_character) returning HTTP 200; full TTS inference with predefined character 'mika' generates a valid 2.72-second WAV audio file at 32kHz
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 100 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- jieba_fast build failed: Python.h not found (python3-dev not installed, cannot install system packages)5 minutes
- eunjeon build failed: mecab-config not found3 minutes
- onnxruntime 1.30.0 (default install) pthread_setaffinity_np warnings in container2 minutes
- Temps d'installation
- 38 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 9 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 3 rencontrées, 3 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- genie.tts(character_name='mika', text='こんにちは', save_path='/tmp/genie_test_output.wav') produced a 174124 byte WAV file (87040 samples, 32000Hz, 2.72s), ffmpeg -v error -i FILE -f null - verified integrity
- Tokens de modèle utilisés
- 105 889
- Commit exact testé
- d347fd0f8683
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
3. Hit `eunjeon` build failure (no `mecab-config`) — not needed on Linux; `python-mecab-ko` install… 4. Downloaded `GenieData` (~391MB) from HuggingFace for G2P and hubert/speaker encoder models 5. Verified all components end-to-end tokens used 105,889 Here is the final report of what was done to make this repository work: **Process:** 1. Created a Python venv (system had `externally-managed-environment`), installed all pip dependenc… 2. Hit `jieba_fast` build failure (no `Python.h` — system packages not installable) — fixed by crea… 3. Hit `eunjeon` build failure (no `mecab-config`) — not needed on Linux; `python-mecab-ko` install… 4. Downloaded `GenieData` (~391MB) from HuggingFace for G2P and hubert/speaker encoder models 5. Verified all components end-to-end
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- Installé en 38 minutes.
- S'est remis des 3 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,14 |
Sujets (depuis GitHub)
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/genie-tts)Questions
- Genie-TTS fonctionne-t-il ?
- Oui. Genie-TTS fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 38 minutes, en rencontrant 3 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé Genie-TTS ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit d347fd0f8683. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de Genie-TTS ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,14 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer Genie-TTS ?
- 38 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- Genie-TTS a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de Genie-TTS ?
- 3 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 3 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Où sont les preuves pour Genie-TTS ?
- L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.