Ковчег / автоматизация make.com, вайбкодинг и нейросети
IT и технологии · 20 августа 2026 г.
th), dtype="float32")
th), dtype="float32") if data.ndim > 1: data = data.mean(axis=1) return torch.from_numpy(data).unsqueeze(0), int(sr) torchaudio.load = _load_sf os.environ["COQUI_TOS_AGREED"] = "1" from TTS.api import TTS device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2").to(device) # Оптимальные параметры стабильности для русского языка wav = tts.tts( text="Текст для озвучки...", speaker_wav="path/to/reference.wav", language="ru", split_sentences=False, temperature=0.45, top_p=0.7, top_k=30, repetition_penalty=6.0, speed=1.0 ) sf.write("output.wav", np.asarray(wav, dtype=np.float32), 24000) Присылайте ваши успехи в комментарии, или приходите к нам в закрытый канал ✅ Обучение по Make.com, нейросетям и Вайб-кодингу