高效定制语音生成,支持速度与情感调节
ChatTTS项目提供文本到音频转换,通过调整语音速度、选择说话者和控制情感表达,支持个性化语音生成,适合学术研究和教育使用。
ChatTTS是一个开源的文本到语音转换(TTS)项目,旨在将书面文本转换为自然的语音输出。项目利用最先进的深度学习技术,通过Python实现模型的推断,使用户能够生成高度自然的语音合成。这个项目特别强调在保持语音质量的同时提供灵活性,例如可以调整说话者、语速,甚至添加笑声等个性化功能。
要开始使用ChatTTS,首先需要克隆项目的Git代码库:
git clone https://github.com/2noise/ChatTTS.git
为了完成文本到语音的转换,用户需要进行以下几步:
导入必要的库并进行配置:ChatTTS依托Pytorch和Torchaudio等库来实现其功能,确保项目能够高效运行。
初始化和加载模型:用户可以选择是否编译模型来优化性能。通过这种机制 ,用户可以在生成语音时根据需要调整性能表现。
定义文本输入:ChatTTS支持批量处理文本,可以同时输入多个文本段落,以生成相应的语音文件。
执行推断和播放生成的音频:使用ChatTTS推断模型可以直接将给定的文本转换为音频并播放。
保存生成的音频:用户可以将生成的音频保存为WAV文件,以便后续使用或共享。
以下是一个简单的示例代码,用于展示如何从文本生成音频:
import torch import torchaudio import ChatTTS from IPython.display import Audio # 初始化和加载模型 chat = ChatTTS.Chat() chat.load_models(compile=False) # 定义输入文本 texts = [ "这是一个示例文本,用于展示文本到语音的转换。", ] # 执行推断并播放音频 wavs = chat.infer(texts) Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True) # 保存生成的音频 torchaudio.save("output.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000)
用户可以访问示例笔记本以了解更多用法。例如,用户可以通过调整模型参数 更好地控制生成的语音效果,包括选择说话者、调整语速和插入特定音效如笑声等。
本项目的所有信息仅供学术用途,仅适用于教育和研究使用,不得用于任何商业或法律目的。项目作者不对信息的准确性、完整性和可靠性做出任何保证。
ChatTTS项目仍在不断发展过程中,并寻求计算资源和数据支持。如有能力提供帮助或有相关合作意向,可通过邮箱OPEN-SOURCE@2NOISE.COM联系项目团队。
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