CosyVoice学习资料汇总-多语言大规模语音生成模型

CosyVoice简介

CosyVoice是由FunAudioLLM团队开发的多语言大规模语音生成模型,具有以下特点:

• 支持中文、英语、日语、粤语、韩语等多种语言的语音生成
• 提供零样本(zero-shot)、跨语言(cross-lingual)和指令(instruct)推理能力
• 支持声音风格迁移(SFT)技术
• 提供从推理到训练再到部署的全栈能力

CosyVoice在语音合成领域具有重要意义,能够生成自然流畅、接近人类的语音,适用于各种语言环境。

学习资源

1. 官方资源:

• CosyVoice GitHub仓库 - 包含源代码、安装说明和使用教程
• CosyVoice 演示页面 - 可以在线体验CosyVoice的语音合成效果
• CosyVoice 论文 - 详细介绍CosyVoice的技术原理
• CosyVoice Studio - ModelScope上的CosyVoice在线应用

2. 安装与使用:

• 克隆GitHub仓库:

git clone --recursive https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice.git

• 安装依赖:

conda create -n cosyvoice python=3.8
conda activate cosyvoice
conda install -y -c conda-forge pynini==2.1.5
pip install -r requirements.txt

• 下载预训练模型:

from modelscope import snapshot_download
snapshot_download('iic/CosyVoice-300M', local_dir='pretrained_models/CosyVoice-300M')
snapshot_download('iic/CosyVoice-300M-SFT', local_dir='pretrained_models/CosyVoice-300M-SFT')
snapshot_download('iic/CosyVoice-300M-Instruct', local_dir='pretrained_models/CosyVoice-300M-Instruct')

3. 使用示例:

from cosyvoice.cli.cosyvoice import CosyVoice
import torchaudio

cosyvoice = CosyVoice('pretrained_models/CosyVoice-300M-SFT')

# SFT推理
for i, j in enumerate(cosyvoice.inference_sft('你好,我是CosyVoice语音合成模型', '中文女', stream=False)):
    torchaudio.save(f'sft_{i}.wav', j['tts_speech'], 22050)

# 零样本推理
prompt_speech_16k = load_wav('zero_shot_prompt.wav', 16000)
for i, j in enumerate(cosyvoice.inference_zero_shot('这是一个零样本语音合成的例子', '希望效果不错', prompt_speech_16k, stream=False)):
    torchaudio.save(f'zero_shot_{i}.wav', j['tts_speech'], 22050)

4. 进阶学习:

• 查看examples/libritts/cosyvoice/run.sh中的训练和推理脚本
• 阅读CosyVoice论文深入了解技术细节
• 参与GitHub Issues讨论

总结

CosyVoice作为一个强大的多语言语音合成工具,为研究人员、开发者和企业用户提供了高质量的语音生成解决方案。通过本文提供的学习资源,读者可以快速上手CosyVoice,并在多语言语音内容生成、客户服务系统、语音助手等场景中应用这一先进技术。