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+language:
+  - zh
+tags:
+  - vits
+license: cc-by-nc-4.0
+pipeline_tag: text-to-speech
+
+撰寫 Model Card 的關鍵在於清楚而詳細地描述模型的用途、架構、訓練數據、性能評估以及使用方法。以下是一個範例的 VITS Model Card，可以參考並進行修改以符合你的需求：
+---
+
+# Model Card for [Your VITS Model Name]
+
+## Model Details
+- **Model Name**: [Your VITS Model Name]
+- **Model Type**: TTS (Text-to-Speech)
+- **Architecture**: VITS (Variational Inference Text-to-Speech)
+- **Author**: [Your Name or Organization]
+- **Repository**: [Link to your Huggingface repository]
+- **Paper**: [Link to the original VITS paper, if applicable]
+
+## Model Description
+VITS (Variational Inference Text-to-Speech) 是一種新穎的 TTS 模型架構，能夠生成高質量且自然的語音。本模型基於 VITS 架構，旨在提供高效的語音合成功能，適用於多種應用場景。
+
+## Usage
+### Inference
+要使用此模型進行語音合成，您可以使用以下代碼示例：
+
+```python
+from transformers import Wav2Vec2Processor, VITSModel
+
+processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("[Your Huggingface Model Repository]")
+model = VITSModel.from_pretrained("[Your Huggingface Model Repository]")
+
+inputs = processor("要合成的文本", return_tensors="pt")
+
+with torch.no_grad():
+    speech = model.generate_speech(inputs.input_values)
+
+# Save or play the generated speech
+with open("output.wav", "wb") as f:
+    f.write(speech)
+```
+
+### Training
+如果您需要訓練此模型，請參考以下的代碼示例：
+
+```python
+from transformers import VITSConfig, VITSForSpeechSynthesis, Trainer, TrainingArguments
+
+config = VITSConfig()
+model = VITSForSpeechSynthesis(config)
+
+training_args = TrainingArguments(
+    output_dir="./results",
+    evaluation_strategy="epoch",
+    per_device_train_batch_size=8,
+    per_device_eval_batch_size=8,
+    num_train_epochs=3,
+    save_steps=10_000,
+    save_total_limit=2,
+)
+
+trainer = Trainer(
+    model=model,
+    args=training_args,
+    train_dataset=your_train_dataset,
+    eval_dataset=your_eval_dataset,
+)
+
+trainer.train()
+```
+
+## Model Performance
+- **Training Dataset**: 描述用於訓練模型的數據集。
+- **Evaluation Metrics**: 描述模型性能評估所使用的指標，如 MOS (Mean Opinion Score) 或 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality)。
+- **Results**: 提供模型在測試數據集上的性能數據。
+
+## Limitations and Bias
+- **Known Limitations**: 描述模型的已知限制，如對某些語言或口音的支持較差。
+- **Potential Bias**: 描述模型可能存在的偏見和倫理問題。
+
+## Citation
+如果您在研究中使用了此模型，請引用以下文獻：
+
+```
+@inproceedings{vits2021,
+  title={Variational Inference Text-to-Speech},
+  author={Your Name and Co-Authors},
+  booktitle={Conference on Your Conference Name},
+  year={2021}
+}
+```
+
+## Acknowledgements
+感謝 [Your Team or Collaborators] 對此模型開發的支持和貢獻。
+
+---