MeloTTS入门指南 - 高质量多语言文本转语音库

MeloTTS入门指南 - 高质量多语言文本转语音库

MeloTTS是由MIT和MyShell.ai开发的高质量多语言文本转语音(TTS)库。它支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言,并具有CPU实时推理的能力。本文将为大家汇总MeloTTS的各种学习资源,帮助读者快速上手这个强大的TTS工具。

🌟 项目概览

MeloTTS的主要特点包括:

• 支持多种语言和口音
• 中文语音支持混合中英文
• 快速enough支持CPU实时推理
• 开源且免费商用(MIT许可证)

项目地址: GitHub - myshell-ai/MeloTTS

📚 官方文档

1. 快速使用指南 - 无需安装即可使用MeloTTS
2. 安装和本地使用教程 - 详细的安装步骤和本地使用方法
3. 自定义数据集训练指南 - 如何在自定义数据集上训练模型

💻 安装与使用

MeloTTS提供了多种使用方式:

1. 网页演示: 可以在Hugging Face Spaces上体验MeloTTS的功能。

2. 本地安装:

   git clone https://github.com/myshell-ai/MeloTTS.git
   cd MeloTTS
   pip install -e .
   python -m unidic download
   

3. Docker安装:

   git clone https://github.com/myshell-ai/MeloTTS.git
   cd MeloTTS
   docker build -t melotts .
   docker run -it -p 8888:8888 melotts
   

4. Web UI使用:

   melo-ui
   

5. 命令行使用:

   melo "Text to read" output.wav
   

🐍 Python API

MeloTTS提供了简单易用的Python API。以下是一个使用英语TTS的示例:

from melo.api import TTS

text = "Did you ever hear a folk tale about a giant turtle?"
model = TTS(language='EN', device='auto')
speaker_ids = model.hps.data.spk2id

# American accent
output_path = 'en-us.wav'
model.tts_to_file(text, speaker_ids['EN-US'], output_path, speed=1.0)

更多API使用示例可以在安装文档中找到。

🤗 Hugging Face模型

MeloTTS的模型也可以在Hugging Face上找到:

• English TTS Model
• Spanish TTS Model
• French TTS Model
• Chinese TTS Model
• Japanese TTS Model
• Korean TTS Model

🤝 社区参与

• 加入Discord社区参与讨论
• 在GitHub上贡献代码
• 关注项目更新

📖 参考资料

• TTS项目
• VITS
• VITS2
• Bert-VITS2

通过本文提供的资源,相信读者可以快速上手MeloTTS,开始探索这个强大的多语言TTS工具。无论您是想在个人项目中使用,还是打算为MeloTTS贡献代码,这些资源都将为您提供宝贵的指导。祝您使用愉快!