Зачем вообще ставить ударения в тексте?
Представьте синтезатор речи, который читает "зАмок" вместо "замОк". Слушатель аудиокниги морщится, отвлекается, теряет нить повествования. Русский язык без графических ударений - это минное поле для любого TTS-движка. Раньше эту проблему решали вручную, тратя сотни часов на разметку. Теперь за вас это делает RuAccent.
RuAccent: как он работает и почему 99.7% - это не маркетинг
RuAccent - это character-level модель, обученная на гигантском корпусе размеченных текстов. Она не просто угадывает ударения по словарю, а анализирует контекст. Фраза "он стоял у того замка" и "он открыл железный замок" обрабатываются по-разному. На 05.02.2026 это самая точная открытая модель для этой задачи.
1Установка - одна команда
Все сложности спрятаны внутри пакета. Вам не нужно качать отдельные модели весом в гигабайты - всё работает из коробки.
pip install ruaccent-predictorНа 05.02.2026 актуальная версия использует оптимизированные трансформеры. Убедитесь, что у вас Python 3.10 или новее. Старые версии могут работать медленнее.
Silero Stress vs RuAccent: битва за каждую букву ё
Silero Stress был долгое время единственным вариантом. Но в 2025 году вышла обновленная версия RuAccent, которая переписала правила игры. Разница в 1.7 процентных пункта - это не статистическая погрешность, а тысячи правильно расставленных ударений в каждой книге.
| Критерий | RuAccent (актуально на 05.02.2026) | Silero Stress |
|---|---|---|
| Точность на художественных текстах | 99.7% | ~98.0% |
| Подход | Character-level трансформер | Словарный + эвристики |
| Обработка неологизмов и имен | Отличная (учится на лету) | Средняя (часто пропускает) |
| Скорость обработки (символов/сек) | ~15 000 | ~20 000 |
| Зависимости | PyTorch, transformers | ONNX, numpy |
Silero быстрее, но проигрывает в точности на сложных текстах. RuAccent медленнее на 25%, но его результат почти идеален. Выбор зависит от приоритетов: скорость или качество.
Как использовать RuAccent в реальном проекте
Допустим, вы собираете локальную фабрику аудиокниг. После получения текста от LLM его нужно подготовить для синтезатора. Вот как это делается.
from ruaccent.predictor import RuAccentPredictor
# Инициализация модели (автозагрузка весов при первом вызове)
accentuator = RuAccentPredictor()
# Включение обработки буквы Ё (опционально, но рекомендуется)
accentuator.process_yo = True
# Текст без ударений
text = "Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастлива по-своему."
# Расстановка ударений
accented_text = accentuator.process_text(text)
print(accented_text)На выходе получите: "Все счастлИвые сЕмьи похожИ друг на друга, кАждая несчастлИвая сЕмья несчастлИва по-свОему.". Этот текст уже можно отправлять в синтезатор речи.
Модель кэширует результаты для частых слов, поэтому на длинных текстах скорость растет. Для обработки всей "Войны и мира" потребуется около 3-4 минут на современном CPU.
Кому этот инструмент сломает жизнь, а кому - сэкономит месяцы
RuAccent - не панацея. Он создан для конкретных задач и в них не имеет равных.
Берите RuAccent, если вы:
- Создаете аудиокниги или подкасты с TTS.
- Разрабатываете свой синтезатор русской речи.
- Готовите учебные материалы для изучения русского языка.
- Обрабатываете художественную литературу (проза, поэзия).
- Цените точность выше скорости.
Обойдитесь Silero Stress или словарем, если:
- Вы работаете с новостными или техническими текстами (там меньше омонимов).
- Скорость обработки критична, а 98% точности хватает.
- Вы не хотите тянуть зависимость PyTorch.
- Ваш пайплайн уже заточен под ONNX.
Главный парадокс: RuAccent настолько точен, что его ошибки заметит только филолог-перфекционист. Но именно эти последние проценты отделяют механическое чтение от живого звучания. Если вы уже собираете локальные ASR-системы, то RuAccent станет идеальным дополнением для симметричной задачи - синтеза.
Прогноз на 2026-2027: разработчики, скорее всего, выпустят quantized-версию модели, которая сравняется по скорости с Silero, сохранив точность. А пока - выбирайте между точным, но немного медленным инструментом и быстрым, но иногда ошибающимся.
