Nix-TTS学习资料汇总 - 轻量级端到端文本转语音模型

Nix-TTS简介

Nix-TTS是一个轻量级的端到端文本转语音(TTS)模型,通过对大型TTS教师模型进行知识蒸馏而得到。它具有以下特点:

• 端到端设计,无需额外的声码器
• 非自回归架构
• 参数量仅为5.23M,比教师模型减少89.34%
• 在Intel i7 CPU上推理速度提升3.04倍,在树莓派3B上提升8.36倍
• 保持了良好的语音自然度和可懂度

Nix-TTS通过模块化蒸馏方法,对编码器和解码器模块进行灵活独立的蒸馏,从而继承了教师模型的优点,同时显著减小了模型尺寸。

学习资源

1. 项目代码仓库

GitHub: https://github.com/rendchevi/nix-tts

这里可以找到Nix-TTS的完整源代码、安装说明和使用教程。

2. 论文

arXiv: https://arxiv.org/abs/2203.15643

详细介绍了Nix-TTS的技术原理和实验结果。

3. 在线演示

HuggingFace Spaces: https://huggingface.co/spaces/rendchevi/nix-tts

可以在线体验Nix-TTS的文本转语音效果。

4. 音频样本

Demo网站: https://anon1178.github.io/Nix-SLT-Demo/

提供了Nix-TTS生成的多个音频样本,可以直接听取效果。

5. 预训练模型

Google Drive: 预训练模型下载

提供了可直接使用的Nix-TTS预训练模型。

快速上手

1. 克隆代码仓库:

git clone https://github.com/rendchevi/nix-tts.git
cd nix-tts

2. 安装依赖:

pip install -r requirements.txt
sudo apt-get install espeak

3. 下载预训练模型

4. 使用Nix-TTS生成语音:

from nix.models.TTS import NixTTSInference
from IPython.display import Audio

nix = NixTTSInference(model_dir = "<path_to_the_downloaded_model>")
c, c_length, phoneme = nix.tokenize("Hello world!")
xw = nix.vocalize(c, c_length)

Audio(xw[0,0], rate = 22050)

相关项目

• VITS: Nix-TTS借鉴了其中的一些设计
• Comprehensive-Transformer-TTS: Nix-TTS也参考了其实现

总结

Nix-TTS作为一个轻量级端到端TTS模型,在保持良好语音质量的同时,显著降低了计算复杂度,非常适合在资源受限的场景下部署。本文汇总的学习资料可以帮助读者快速了解和使用这个创新的TTS模型。欢迎大家尝试使用Nix-TTS,也期待看到更多基于Nix-TTS的应用开发!

🐤 快来和可爱的Nix-TTS小鸟一起探索语音合成的世界吧!