Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 11:53 UTC

pnnbao97 / VieNeu-TTS

Vietnamese TTS with instant voice cloning • On-device • Real-time CPU inference • 48kHz audio quality • Chuyển văn bản thành giọng nói tiếng Việt • Text to speech tiếng Việt • TTS tiếng Việt

PythonApache-2.0★ 2.623 Sterne⑂ 788 Forksseit Okt. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#deep-learning#text-to-speech#on-device-ml#real-time#speech-synthesis#tts#vietnamese-language#vietnamese

pnnbao97/VieNeu-TTS erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (91/100) ab, am schwächsten bei Security (50/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

83
gesamt / 100
Exzellent

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

83
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 70 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 83 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Pham Nguyen Ngoc BaoPersönliches Konto
166 Follower17 öffentliche Reposseit Aug. 2024Nhan dan Gia Dinh Hospital

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIvieneu3.8.123.41192vor 1 Tagtext-to-speechttsvietnamesevoice-cloningspeech-synthesisreal-timeon-device

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

91Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
27/36Commit-Rhythmus — 39/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 727 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year727
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year39

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 17 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 0,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count17
latest_release_tagapp-v0.18.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases0,2

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

71Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
55.5/60Stars — 2.623 Stars
24.1/25Forks — 788 Forks
8.9/15Watcher — 41 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks788
stars2.623
watchers41
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
58.3/80Downloads pro Monat — 23.411 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvieneu
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads23.411
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

60Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
9.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 57 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 16 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled16
top_contributor_share0,568

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
34.6/42Issue-Lösungsquote — 82 % der Issues geschlossen
26.5/30PR-Annahme — 112/127 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs112
open_issues11
closed_issues52
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,825
closed_unmerged_prs15
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
16/25Reichweite des Inhabers — 166 Follower von pnnbao97
13.3/25Kontohistorie — 17 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 2 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers166
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginpnnbao97
public_repos17
account_age_days755
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1 Tagen
20/20Versionshistorie — 92 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvieneu
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

76Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://www.vieneu.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdeep-learning, text-to-speech, on-device-ml, real-time, speech-synthesis, tts, vietnamese-language, vietnamese
has_wikija
homepagehttps://www.vieneu.io
docs_sitehttps://www.vieneu.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

50Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

37Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 111 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages76
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:vieneu@3.8.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 76 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

63Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.nvidia.com/llms.txt)
37.9/40Lesbare Commit-Historie — 71 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.nvidia.com/llms.txt
legible_history_share0,71
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 71 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,71
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.3/55Handhabbare Dateigrößen — 1/77 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes129.171
source_files_sampled77
oversized_source_files1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples, samples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, samples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

2.623GitHub-Sterne
16Mitwirkende
727Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
17Releases
1Bus-Faktor
11offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 788 ⇿
0Sterne
788Forks
17Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

0200400600800781242025-102026-042026-09
Major 0Minor 0Patch 0
OpenSSF Scorecard 3.7 / 10
3.7Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-18 11:52 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities111 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 11
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIsea-g2p>=0.9.1pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.20.0pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIsoundfile—pyproject.toml
PyPIsoxr—pyproject.toml
PyPIkaldi-native-fbank>=1.20pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.20pyproject.toml
PyPIhuggingface_hub—pyproject.toml
PyPIPyYAML—pyproject.toml
PyPIgradio>=5.49.1pyproject.toml
PyPIlibrosa>=0.11.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 251

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 16 direkte und 235 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIgradio5.49.1direkt
PyPIhuggingface-hub0.36.0direkt
PyPIhuggingface-hub1.13.0direkt
PyPIkaldi-native-fbank1.22.3direkt
PyPIlibrosa0.11.0direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.3.4direkt
PyPIonnxruntime1.23.2direkt
PyPIonnxruntime1.24.3direkt
PyPIonnxruntime1.24.4direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIsea-g2p0.9.1direkt
PyPIsoundfile0.13.1direkt
PyPIsoxr1.0.0direkt
PyPItokenizers0.22.1direkt
PyPItokenizers0.22.2direkt
PyPIaccelerate1.12.0indirekt
PyPIaccelerate1.13.0indirekt
PyPIaddict2.4.0indirekt
PyPIaiofiles24.1.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.13.1indirekt
PyPIaiohttp3.13.5indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.3indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirekt
PyPIanyio4.11.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIaudioop-lts0.2.2indirekt
PyPIaudioread3.1.0indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIblobfile3.1.0indirekt
PyPIblobfile3.2.0indirekt
PyPIbrotli1.1.0indirekt
PyPIcertifi2025.10.5indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick—indirekt
PyPIclick8.2.1indirekt
PyPIclick8.3.0indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoloredlogs15.0.1indirekt
PyPIcourlan1.3.2indirekt
PyPIcsvw3.7.0indirekt
PyPIdatasets4.3.0indirekt
PyPIdatasets4.8.5indirekt
PyPIdateparser1.4.0indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdill0.4.0indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdlinfo2.0.0indirekt
PyPIeinops0.8.1indirekt
PyPIeinops0.8.2indirekt
PyPIeinx0.3.0indirekt
PyPIeinx0.4.3indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastapi0.120.2indirekt
PyPIffmpy0.6.4indirekt
PyPIfilelock3.20.0indirekt
PyPIfire0.7.1indirekt
PyPIflatbuffers25.9.23indirekt
PyPIfrozendict2.4.6indirekt
PyPIfrozendict2.4.7indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2025.9.0indirekt
PyPIgradio-client1.13.3indirekt
PyPIgroovy0.1.2indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-transfer0.1.9indirekt
PyPIhf-xet1.2.0indirekt
PyPIhf-xet1.4.3indirekt
PyPIhtmldate1.9.4indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhumanfriendly10.0indirekt
PyPIhyper-connections0.2.1indirekt
PyPIhyper-connections0.4.10indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinquirerpy0.3.4indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.12.0indirekt
PyPIjoblib1.5.2indirekt
PyPIjsonschema4.25.1indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjustext3.0.2indirekt
PyPIkagglehub0.3.13indirekt
PyPIkagglehub1.0.1indirekt
PyPIkagglesdk0.1.23indirekt
PyPIlanguage-tags1.2.0indirekt
PyPIlazy-loader0.4indirekt
PyPIllvmlite0.45.1indirekt
PyPIlmdeploy0.11.0indirekt
PyPIlocal-attention1.11.2indirekt
PyPIlxml6.0.2indirekt
PyPIlxml6.1.0indirekt
PyPIlxml-html-clean0.4.4indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImmengine-lite0.10.7indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgpack1.1.2indirekt
PyPImultidict6.7.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImultiprocess0.70.16indirekt
PyPImultiprocess0.70.19indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.5indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPIneucodec0.0.4indirekt
PyPIneucodec0.0.5indirekt
PyPInumba0.62.1indirekt
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirekt
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83indirekt
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3indirekt
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90indirekt
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90indirekt
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.30.4indirekt
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93indirekt
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90indirekt
PyPIomegaconf2.3.0indirekt
PyPIopenai2.12.0indirekt
PyPIopenai-harmony0.0.8indirekt
PyPIorjson3.11.4indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpartial-json-parser0.2.1.1.post7indirekt
PyPIpeft0.14.0indirekt
PyPIpfzy0.3.4indirekt
PyPIphonemizer3.3.0indirekt
PyPIpillow11.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.5.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpooch1.8.2indirekt
PyPIprometheus-client0.23.1indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpropcache0.4.1indirekt
PyPIprotobuf6.33.2indirekt
PyPIpsutil7.1.2indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpyarrow22.0.0indirekt
PyPIpyarrow24.0.0indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpycryptodomex3.23.0indirekt
PyPIpydantic2.11.10indirekt
PyPIpydantic-core2.33.2indirekt
PyPIpydub0.25.1indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpymupdf1.28.0indirekt
PyPIpyparsing3.2.5indirekt
PyPIpyreadline33.5.4indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.20indirekt
PyPIpytz2025.2indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIray2.52.1indirekt
PyPIrdflib7.3.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2025.10.23indirekt
PyPIregex2026.4.4indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIresemble-perth1.0.1indirekt
PyPIrfc39861.5.0indirekt
PyPIrich14.2.0indirekt
PyPIrpds-py0.28.0indirekt
PyPIruff0.14.2indirekt
PyPIsafehttpx0.1.7indirekt
PyPIsafetensors0.6.2indirekt
PyPIsafetensors0.7.0indirekt
PyPIscikit-learn1.7.2indirekt
PyPIscipy1.15.3indirekt
PyPIscipy1.16.2indirekt
PyPIsegments2.3.0indirekt
PyPIsemantic-version2.10.0indirekt
PyPIsentencepiece0.2.1indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools80.9.0indirekt
PyPIsetuptools81.0.0indirekt
PyPIsetuptools82.0.1indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIshortuuid1.0.13indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIstandard-aifc3.13.0indirekt
PyPIstandard-chunk3.13.0indirekt
PyPIstandard-sunau3.13.0indirekt
PyPIstarlette0.49.1indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItermcolor3.2.0indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItiktoken0.12.0indirekt
PyPItld0.13.2indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomlkit0.13.3indirekt
PyPItorch—indirekt
PyPItorch2.7.1+cu118indirekt
PyPItorch2.8.0indirekt
PyPItorch2.8.0+cu128indirekt
PyPItorch-einops-utils0.0.30indirekt
PyPItorchao0.14.1indirekt
PyPItorchao0.17.0indirekt
PyPItorchaudio—indirekt
PyPItorchaudio2.7.1+cu118indirekt
PyPItorchaudio2.8.0indirekt
PyPItorchaudio2.8.0+cu128indirekt
PyPItorchdata0.11.0indirekt
PyPItorchtune0.6.1indirekt
PyPItorchvision—indirekt
PyPItorchvision0.22.1+cu118indirekt
PyPItqdm4.67.1indirekt
PyPItrafilatura2.0.0indirekt
PyPItransformers4.57.1indirekt
PyPItransformers4.57.6indirekt
PyPItransformers5.7.0indirekt
PyPItriton3.4.0indirekt
PyPItriton-windows3.5.1.post22indirekt
PyPItyper0.20.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2025.2indirekt
PyPItzlocal5.3.1indirekt
PyPIuritemplate4.2.0indirekt
PyPIurllib32.5.0indirekt
PyPIuvicorn0.38.0indirekt
PyPIvector-quantize-pytorch1.17.8indirekt
PyPIvieneu3.8.1indirekt
PyPIwcwidth0.2.14indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIxgrammar0.1.28indirekt
PyPIxxhash3.6.0indirekt
PyPIxxhash3.7.0indirekt
PyPIyapf0.43.0indirekt
PyPIyarl1.22.0indirekt
PyPIyarl1.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:vieneu@3.8.1 zieht 76 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit pnnbao97/VieNeu-TTS teilen. Nebeneinander lesen →

87moonshine-ai/moonshineVery low latency speech to text, intent recognition, and text to speech, for building voice agents and interfacesExzellent86neosapience/typecast-sdkThe official SDK for the Typecast API. (Python, JS/TS, C/C++, C#, Java, Kotlin, Go, Rust, Swift, Zig, PHP, Dart/Flutter, Ruby)Exzellent100NVIDIA-NeMo/SpeechA scalable generative AI framework built for researchers and developers working on Large Language Models, Multimodal, and Speech AI (Automatic Speech Recognition and Text-to-Speech)Außergewöhnlich95Blaizzy/mlx-audioA text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT) and speech-to-speech (STS) library built on Apple's MLX framework, providing efficient speech analysis on Apple Silicon.Außergewöhnlich92unslothai/unslothLocal UI to run and train LLMs and diffusion models. Supports GGUF, MLX, Qwen3.8, DeepSeek-V4, MiniMax-H3, Gemma 4, FLUX and more.Exzellent96TanStack/ai🤖 Type-safe, provider-agnostic TypeScript AI SDK for streaming chat, tool calling, agents, and multimodal apps across OpenAI, Anthropic, Gemini, React, Vue, Svelte, and Solid.Außergewöhnlich

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.