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library_name: mlx-audio
base_model:
- ResembleAI/chatterbox
tags:
- mlx
pipeline_tag: text-to-speech
---

# litmudoc/Chatterbox-Multilingual-MLX-v2-Q8

This model was converted to MLX format from [ResembleAI/chatterbox](https://huggingface.co/ResembleAI/chatterbox) using [mlx-audio](https://github.com/Blaizzy/mlx-audio) version **0.2.10**.

**Note:** This model requires the S3Tokenizer weights from [mlx-community/S3TokenizerV2](https://huggingface.co/mlx-community/S3TokenizerV2), which will be downloaded automatically.

## Use with mlx-audio

```bash
pip install -U mlx-audio
```

### Command line

```bash
curl -L -o ko.wav https://huggingface.co/litmudoc/Chatterbox-Multilingual-MLX-v2-Q8/resolve/main/ko.wav

mlx_audio.tts.generate \
  --model litmudoc/Chatterbox-Multilingual-MLX-v2-Q8 \
  --text ", 지난달 우리는 유튜브 채널에서 이십억 조회수라는 새로운 이정표에 도달했습니다." \
  --lang_code ko \
  --ref_audio ko.wav \
  --ref_text "우리는 정말로 허름한 호텔에 묵었지만, 그래도 행복했다." \
  --verbose --play
```

### Python

```python
from mlx_audio.tts.generate import generate_audio

generate_audio(
    text=", 지난달 우리는 유튜브 채널에서 이십억 조회수라는 새로운 이정표에 도달했습니다.",
    model="litmudoc/Chatterbox-Multilingual-MLX-v2-Q8",
    lang_code="ko",
    ref_audio="ko.wav",
    ref_text="우리는 정말로 허름한 호텔에 묵었지만, 그래도 행복했다.",
    file_prefix="output",
)
```