by ahmedjaved812
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Ce modèle est un système de synthèse vocale (TTS) spécialisé dans la génération de parole en ourdou à partir de phonèmes. Il convertit des séquences de sons linguistiques en audio naturel, permettant de produire une voix claire et intelligible dans cette langue. Conçu pour des applications nécessitant une prononciation précise, il est particulièrement utile pour les assistants vocaux, les livres audio ou les outils d'accessibilité en ourdou. Ce qui le distingue, c'est sa fine adaptation aux particularités phonétiques de l'ourdou, offrant une qualité de synthèse supérieure aux modèles génériques. Son entraînement sur des données spécifiques lui confère une meilleure compréhension des nuances tonales et des règles de prononciation propres à cette langue.
This model was trained from scratch on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
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The following hyperparameters were used during training:
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|---|---|---|---|
| 5.4748 | 1.5163 | 500 | 1.0756 |
| 4.4286 | 3.0304 | 1000 | 1.0000 |
| 4.2899 | 4.5467 | 1500 | 0.9708 |
| 4.1616 | 6.0607 | 2000 | 0.9536 |
| 4.0716 | 7.5771 | 2500 | 0.9420 |
| 4.0121 | 9.0911 | 3000 | 0.9242 |
| 3.9637 | 10.6074 | 3500 | 0.9217 |
| 3.9152 | 12.1215 | 4000 | 0.9091 |
| 3.8967 | 13.6378 | 4500 | 0.9034 |
| 3.8794 | 15.1519 | 5000 | 0.9066 |
| 3.8580 | 16.6682 | 5500 | 0.9018 |
| 3.8195 | 18.1822 | 6000 | 0.8976 |
| 3.8034 | 19.6986 | 6500 | 0.8946 |
| 3.7870 | 21.2126 | 7000 | 0.8929 |
| 3.7691 | 22.7289 | 7500 | 0.8952 |
| 3.7517 | 24.2430 | 8000 | 0.8890 |
| 3.7299 | 25.7593 | 8500 | 0.8941 |
| 3.7293 | 27.2733 | 9000 | 0.8908 |
| 3.7309 | 28.7897 | 9500 | 0.8911 |
| 3.7051 | 30.3037 | 10000 | 0.8860 |
| 3.6962 | 31.8200 | 10500 | 0.8879 |
| 3.6794 | 33.3341 | 11000 | 0.8842 |
| 3.6740 | 34.8504 | 11500 | 0.8866 |
| 3.6693 | 36.3645 | 12000 | 0.8834 |
| 3.6793 | 37.8808 | 12500 | 0.8885 |
| 3.6572 | 39.3948 | 13000 | 0.8844 |
| 3.6636 | 40.9112 | 13500 | 0.8826 |
| 3.6410 | 42.4252 | 14000 | 0.8840 |
| 3.6616 | 43.9415 | 14500 | 0.8921 |
| 3.6408 | 45.4556 | 15000 | 0.8882 |
| 3.6513 | 46.9719 | 15500 | 0.8869 |
| 3.6223 | 48.4860 | 16000 | 0.8887 |
| 3.6251 | 50.0 | 16500 | 0.8921 |
| 3.6284 | 51.5163 | 17000 | 0.8865 |
| 3.6264 | 53.0304 | 17500 | 0.8910 |
| 3.6112 | 54.5467 | 18000 | 0.8881 |
| 3.6109 | 56.0607 | 18500 | 0.8929 |
| 3.6175 | 57.5771 | 19000 | 0.8859 |
| 3.6266 | 59.0911 | 19500 | 0.8897 |
| 3.6035 | 60.6074 | 20000 | 0.8870 |
| 3.5990 | 62.1215 | 20500 | 0.8916 |
| 3.6005 | 63.6378 | 21000 | 0.8894 |
| 3.6143 | 65.1519 | 21500 | 0.8857 |
| 3.6044 | 66.6682 | 22000 | 0.8916 |
| 3.6021 | 68.1822 | 22500 | 0.8911 |
| 3.6110 | 69.6986 | 23000 | 0.8902 |