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nvidia · Audio & Sound · ⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC)

bigvgan_v2_22khz_80band_256x

Sounds und Audio erzeugen.

MIT

Größe (kompakt)–
Kleinste Variante–
LizenzMIT
Parameter–
KategorieAudio & Sound
Downloads (30 Tage)1,3 Mio.
Likes36
Aktualisiertvor 2 Jahren
Erstelltvor 2 Jahren
Hersteller/Orgnvidia
Repo-Größe (alle Dateien)3,8 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

BigVGAN ist ein neuronaler Vokoder, der aus Mel-Spektralen echte Audiosignale rekonstruiert – diese Version arbeitet mit 22 kHz Sampling-Rate, 80 Bändern und 256-facher Upsampling-Rate.

Stärken

Liefert sehr naturgetreue Sprach- und Audioqualität bei moderatem Rechenaufwand, deutlich besser als klassische Vokoder wie WaveNet in der Praxis.

Grenzen

Die 22 kHz Sampling-Rate setzt eine obere Frequenzgrenze bei ca. 11 kHz, das heißt obere Frequenzanteile gehen verloren – für HiFi-Originalmaterial also nicht ideal.

Für wen?

Für alle, die in eigenen Sprach- oder Audioprojekten einen offenen, lokal lauffähigen Vokoder brauchen, etwa in TTS-Pipelines wie VITS oder So-VITS.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

⚠️ Dieses Modell gibt es nicht als GGUF — Ollama, LM Studio und llama.cpp können es daher nicht starten (die drei Wege funktionieren nur bei Sprachmodellen). Es läuft über whisper.cpp oder Audacity-Plugins.

Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC)).

SprachmodellBeantwortet Fragen, schreibt und fasst Texte zusammen.
Paper / ForschungarXiv:2206.04658 — die Original-Arbeit zum Modell bzw. Verfahren. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz88 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Kommerziell nutzbarLizenz: MIT.
Millionenfach geladen1,3 Mio. Downloads auf Hugging Face.
TechnikBibliothek: PyTorch

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
Keine Variantenliste verfügbar — schau in die Dateiliste bei Hugging Face.
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du bigvgan_v2_22khz_80band_256x

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

Gleiches Modell lieber als API nutzen? Preisvergleich öffnen →

Häufige Fragen

Läuft bigvgan_v2_22khz_80band_256x auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste – — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet bigvgan_v2_22khz_80band_256x?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

Ähnliche Modelle: TIGER-DnR · ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593 · MP-SENet-DNS · Zurück zur Übersicht

Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.