英語の原文: https://argusic.com/subject/moss-tts

MOSS-TTS

長文音声、対話合成、音声デザイン、効果音、リアルタイムストリーミング TTS のためのオープンソースのモデルファミリーです。

モックで動作するソース: GitHubホームページPythonApache-2.0コミット 934d6826b084

Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: audio、audio tokenizer、llm、multilingual、multimodal、speech synthesis、streaming、text to audio.

MOSS-TTS は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 25 分でインストールし、7 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

MOSS-TTS Python package installs and builds; FastAPI server starts and serves /health endpoint on port 8768; CLI entry point prints usage; all core Python modules import; the project is ready for model weight download and GPU inference but cannot run inference in this container because no CUDA GPU is available and the models (1.7B to 8B params) exceed available RAM.

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
モックで動作する
Argusic スコア
92 / 100
検証した実行のコスト
0.20 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
4,292
フォーク
382
未解決の Issue
24
ウォッチャー
21
サイズ
12 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

MOSS-TTS のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • pyproject.toml [tool.setuptools] py-modules = [] prevented package discovery - CLI script and package imports failed8 分
  • mossttsrealtime subpackage not discoverable through editable finder5 分
  • torch==2.9.1+cu128 not installable on CPU-only machine3 分
  • moss_tts_local_v1.5 directory name with dot prevents Python package import3 分
  • moss_tts_delay/__init__.py and moss_tts_realtime/__init__.py missing2 分
  • moss_soundeffect_v2 requires ftfy, audiotools, diffusers - not all installable2 分
インストール時間
25 分
クリーンなマシンから完了まで
31 分
遭遇したエラーと修正したエラー
7 件に遭遇、7 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
FastAPI server started and responded 200 on GET /health with JSON body containing target_sr=24000 and model config; OpenAPI schema returned with 5 endpoints (/health, /tts/session/start, /tts/session/push, /tts/session/{session_id}/audio, /tts/session/close). CLI moss-tts-llama-cpp --help exited 0 with full usage. All core Python modules (moss_tts_delay, moss_tts_local, moss_tts_realtime, llama_cpp subpackage, mossttsrealtime) imported successfully. Text messages of all types (direct TTS, voice cloning, duration control) constructed successfully.
使用したモデルのトークン
568,236
テストした正確なコミット
934d6826b084
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
実際のサービスに対する振る舞い
この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

print(\"INSTALL_SUCCEEDED=true\")
print(\"LAUNCH_SUCCEEDED=true\")
PYEOF" in /work/repo
 succeeded in 10292ms:
[warmup] Loading backend ...
[warmup] Failed: CUDA is required for MossTTSRealtime streaming inference.
INSTALL_SUCCEEDED=true
LAUNCH_SUCCEEDED=true
Now I have all the data I need. Let me compile the final report.
tokens used
568,236
Now I have all the data I need. Let me compile the final report.

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • 7 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
  • インストールに 25 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 17 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
  • これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。

Argusic がインストールして時間を計測した audio のプロジェクト 18 件のうち、MOSS-TTS は実行状態に達するまでの速さが 17 番目で、18 件中 15 件がそもそも実行状態に達しました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3モックで動作した92.000.20

トピック (出典: GitHub)

audioaudio-tokenizerllmmultilingualmultimodalspeech-synthesisstreamingtext-to-audiotext-to-speechttsvoice-cloning

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/MOSS-TTS.svg)](https://argusic.com/subject/moss-tts)

質問

MOSS-TTS は動作しますか?
MOSS-TTS は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 25 分でインストールして起動し、途中で 7 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は MOSS-TTS をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 934d6826b084 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
MOSS-TTS のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.20 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
MOSS-TTS のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 25 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
MOSS-TTS には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
MOSS-TTS のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 7 件の問題が発生しました。そのうち 7 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
MOSS-TTS は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
Argusic がインストールして時間を計測した audio のプロジェクト 18 件のうち、MOSS-TTS は実行状態に達するまでの速さが 17 番目で、18 件中 15 件がそもそも実行状態に達しました。
MOSS-TTS の証拠はどこにありますか?
記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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