Coqui TTS:超过1100种语言的开源文本转语音工具

RayRay
Coqui TTS多语言文本转语音深度学习模型说话人编码器声码器模型热门

项目简介

Coqui TTS 是一个多语言文本转语音生成的库,提供超过 1100 种语言的预训练模型。这个开源工具不仅可以直接将文本转换为语音,还包括用于训练新模型和微调现有模型的工具,使其能够适应不同语言和语音特征。此外,该项目还提供用于数据集分析和管理的实用程序,以便更好地处理语音合成相关的数据。

TTS 表现

TTS 表现

下划线标注的“TTS*”和“Judy*”是内部 TTS 模型,未开源发布。它们在这里展示潜力。以点(.)为前缀的模型(.Jofish、.Abe 和 .Janice)是真实的人类声音。

特点

  1. 用于文本转语音任务的高性能深度学习模型。
  • Text2Spec 模型(Tacotron、Tacotron2、Glow-TTS、SpeedySpeech)。
  • 说话人编码器,能够高效计算说话人嵌入。
  • 声码器模型(MelGAN、Multiband-MelGAN、GAN-TTS、ParallelWaveGAN、WaveGrad、WaveRNN)。
  1. 快速高效的模型训练。
  2. 在终端和 Tensorboard 上有详细的训练日志。
  3. 支持多说话人 TTS。
  4. 高效、灵活、轻量但功能齐全的训练器 API。
  5. 已发布并可立即使用的模型。
  6. 在 underdataset_analysis 下整理 Text2Speech 数据集的工具。
  7. 使用和测试模型的实用工具。
  8. 模块化(但不是过于)的代码库,能够轻松实现新想法。

安装

TTS 在 Ubuntu 18.04 上进行了测试,要求使用 Python 版本 >= 3.9 且 < 3.12。

如果您只对使用已发布的 TTS 模型合成语音感兴趣,从 PyPI 安装是最简单的选择。

pip install TTS

如果您计划编写代码或训练模型,请克隆 TTS 并在本地安装。

git clone https://github.com/coqui-ai/TTS pip install -e .[all,dev,notebooks] # Select the relevant extras

如果您使用的是 Ubuntu(Debian),您也可以运行以下命令进行安装。

$ make system-deps # intended to be used on Ubuntu (Debian). Let us know if you have a different OS. $ make install

Docker 镜像

您也可以尝试使用 Docker 镜像而无需安装 TTS。只需运行以下命令,即可在不安装的情况下运行 TTS。

docker run --rm -it -p 5002:5002 --entrypoint /bin/bash ghcr.io/coqui-ai/tts-cpu python3 TTS/server/server.py --list_models #To get the list of available models python3 TTS/server/server.py --model_name tts_models/en/vctk/vits # To start a server

项目链接

https://github.com/coqui-ai/TTS

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