Amphion có chạy được không?

Amphion chạy được, với mock thay cho các dịch vụ bên ngoài. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 18 phút, gặp 6 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.

Argusic đã test Amphion như thế nào?

Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit 26f688311018. Có một lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.

Test Amphion tốn bao nhiêu?

Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,14 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.

Cài đặt Amphion mất bao lâu?

18 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.

Amphion có cần GPU không?

Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.

Cài đặt Amphion thì gặp lỗi gì?

6 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 6 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.

Bằng chứng cho Amphion ở đâu?

Lần chạy được ghi lại nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.

Bản gốc tiếng Anh: https://argusic.com/subject/amphion

Amphion

Amphion (/æmˈfaɪən/) là một bộ công cụ để tạo âm thanh, âm nhạc và giọng nói. Mục đích của nó là hỗ trợ nghiên cứu tái lập và giúp các nhà nghiên cứu trẻ và kỹ sư bắt đầu trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển tạo âm thanh, âm nhạc và giọng nói.

Chạy được với mocknguồn: GitHub trang chủ dự ánPythonMITcommit 26f688311018

Python, giấy phép MIT. Dự án tự gắn nhãn: audio generation, audio synthesis, audioldm, audit, emilia, fastspeech2, maskgct và music generation.

Amphion chạy được, với dịch vụ giả lập thay cho các dịch vụ nó phụ thuộc. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 18 phút, gặp 6 lỗi và tự sửa hết mà không cần trợ giúp, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.

Core dependencies installed, evaluation metrics compute correctly on audio pairs, model classes import cleanly. pyworld-dependent f0 metrics unavailable without python3-dev headers. Cython monotonic_align extension uncompiled for same reason.
Kết quả agent đạt được trên máy sạch, bằng chính lời của nó. Cách đo

Argusic đo trên một máy mới mỗi lần. Mỗi con số đều link tới bằng chứng của nó. Điểm Argusic 92 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).

Tóm tắt

kết luận: Chạy được với mock
Điểm Argusic: 92 / 100
chi phí của lần chạy kiểm chứng: 0,14 USD (đo thực tế)
số lần chạy đã ghi: 1
test gần nhất: 2026-09-27
lượt star: 10.330
fork: 856
issue đang mở: 178
người theo dõi: 89
dung lượng: 130 MB
ngày tạo: 2023-11-15
push gần nhất: 2026-03-25

Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang, cập nhật 2026-11-04. Dữ liệu test của Argusic (CC BY 4.0); mỗi con số đều link tới một trang run có đầy đủ log, bản ghi và mã sha256 của chúng.

Những gì đã đo

Lấy từ lần chạy quyết định kết luận này. Mỗi dòng là một giá trị được ghi lại, không phải ước tính.

Thời gian mất cho từng lỗi khi test Amphion, vẽ từ lần chạy được ghi lại — Mỗi cột là một lỗi agent đã ghi lại, kèm thời gian nó tốn. Vẽ từ lần chạy này, không lấy từ nguồn nào khác.

Những gì trục trặc, bằng chính lời của agent

Lời của chính agent, lỗi nặng nhất trước, không bao giờ viết lại thành lời khuyên.

pyworld, pysptk, pesq, webrtcvad failed to build from source: missing python3-dev (Python.h header). No root access to install it.4 phút
Multiple missing __init__.py files in modules/ subdirectories (modules/base, modules/diffusion/bidilconv, modules/diffusion/karras, modules/diffusion/unet, modules/flow, modules/naturalpseech2, modules/wenet_extractor/*)1 phút
fairseq missing version.txt - failed pip install from git1 phút
librosa 0.9.1 requires pkg_resources from setuptools; newer setuptools broke it1 phút
lhotse not installed (required by modules/general)1 phút
transformers 5.x missing soxr dependency for Wav2Vec21 phút

Thời gian cài đặt: 18 phút
Từ máy sạch đến khi xong: 25 phút
Lỗi gặp và đã sửa: gặp 6, tự sửa 6 mà không cần người giúp
Cách chứng minh kết quả: python -c computed evaluation metrics (MSTFT=0.136, SI-SDR=19.97, SI-SNR=19.97, V/UV F1=0.0) on synthetic audio pairs using extract_mstft, extract_si_sdr, extract_si_snr. Core model imports (FastSpeech2, HiFiGAN, MelGAN, BigVGAN) and module imports (encoder, transformer, norms, general, vocoder_blocks) all succeed. Python module imports exercised without errors.
Số token model đã dùng: 535.343
Commit chính xác đã test: 26f688311018
Container image: sha256:cdd920bce783

Những gì chưa đo

Nửa còn lại, để bạn thấy rõ bằng chứng này đi xa tới đâu. Chỗ trống được ghi là chỗ trống và không bao giờ được lấp vào.

Bộ nhớ GPU cao nhất: lần này chạy trên máy CPU, nên không có GPU để đo
Hoạt động khi chạy lâu: mỗi lần thử dùng cấu hình nhỏ nhất có trong tài liệu và một khoảng thời gian cố định, nên đây là đo xem nó có chạy hay không, không đo nó chịu tải ra sao
Hoạt động với dịch vụ thật: lần chạy này chỉ được kiểm chứng với dịch vụ giả lập

Đoạn cuối của bản ghi

Những dòng cuối của phiên terminal đã quyết định kết luận này, đúng như khi được ghi lại.

/work/repo/evaluation/metrics/f0/v_uv_f1.py:98: UserWarning: Creating a tensor from a list of numpy…
  ref_voiced = torch.Tensor([f0_ref != 0]).bool()
{
  "mstft": 0.13607480935752392,
  "si_sdr": 19.970428466796875,
  "si_snr": 19.970428466796875,
  "v_uv_f1": 0.0
}
Now I have a comprehensive picture. Here's the full report:
tokens used
535,343
Now I have a comprehensive picture. Here's the full report:

Xem lại toàn bộ phiên, mọi lệnh từ máy sạch tới thời điểm này.

Cách test

Một agent, một container, không có người giúp. Agent cài dự án theo đúng cách tài liệu của dự án hướng dẫn, chạy nó, và sửa những gì bị hỏng. Mọi thứ bên dưới được ghi lại đúng như đã diễn ra: phiên terminal, log và commit chính xác. Toàn bộ phương pháp.

Điểm mạnh và giới hạn

Dữ kiện đo được, không phải ý kiến. Cách viết nội dung.

Những gì suôn sẻ

Cài đặt trong 18 phút.
Tự khắc phục cả 6 lỗi mà không cần người can thiệp, cho thấy các lỗi được ghi trong tài liệu đủ rõ để giải quyết.
Giấy phép MIT, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.

Những gì không suôn sẻ, hoặc chưa biết

Chỉ đạt trạng thái chạy được với dịch vụ giả lập, nên ở đây không có gì chứng minh nó chạy với dịch vụ thật.
Mới đo một lần. Một lần thử cho thấy nó có thể chạy, chưa cho thấy nó chạy ổn định.

Cũng đã test, cùng lĩnh vực

Mỗi dự án ở đây đều được Argusic cài đặt và chạy trên máy sạch. Không có dự án nào chưa test xuất hiện ở đây.

Lịch sử chạy

test bởi	lần thử	kết quả	điểm	chi phí USD	thời điểm
Argusic Runner	1/3	Chạy được với mock	92,00	0,14	2026-09-27 13:41 UTC

Chủ đề (từ GitHub)

audio-generation audio-synthesis audioldm audit emilia fastspeech2 maskgct music-generation naturalspeech2 singing-voice-conversion speech-synthesis text-to-audio text-to-speech vall-e vits vocoder voice-conversion

Nhúng badge

Markdown cho README của dự án. Badge link về trang này; điều khoản ở trang điều khoản.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/Amphion.svg)](https://argusic.com/subject/amphion)

Câu hỏi

Amphion có chạy được không?: Amphion chạy được, với mock thay cho các dịch vụ bên ngoài. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 18 phút, gặp 6 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
Argusic đã test Amphion như thế nào?: Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit 26f688311018. Có một lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
Test Amphion tốn bao nhiêu?: Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,14 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.
Cài đặt Amphion mất bao lâu?: 18 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.
Amphion có cần GPU không?: Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
Cài đặt Amphion thì gặp lỗi gì?: 6 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 6 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.
Bằng chứng cho Amphion ở đâu?: Lần chạy được ghi lại nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.