MARS5-TTS

项目介绍：MARS5-TTS

项目背景

MARS5-TTS 是 Camb.ai 推出的一款全新语音合成（TTS）模型。这一模型以其独特的发音表现而著称，尤其在处理复杂韵律场景时表现出色。这使得它在像体育解说、动漫配音等需要高难度和多样化语音的场景中，大放异彩。

模型架构

MARS5-TTS 采用了由自回归（AR）和非自回归（NAR）组成的两阶段管道。当用户提供5秒的参考音频和一小段文本后，模型便可生成目标语音。其工作原理是先通过自回归 Transformer 模型编码出粗略的语音特征（L0），然后在一个多项 Diffusion 模型中结合文本和参考特征进行进一步的细化，最终生成目标语音。

核心功能

MARS5-TTS 可通过标点符号和大小写来调控生成语音的韵律。例如，在文本中加上逗号可以在语音中生成停顿，而将文字大写可以强调某些词语。这种自然的控制方式使得语音生成输出的韵律更加接近自然。

声音克隆

在声音克隆方面，用户可以通过2至12秒的参考音频来指定说话人的身份，同时，提供参考的文字转录可以实现“深度克隆”，进一步提高语音合成的质量，虽然这会略微增加生成时间。

使用指南

快速开始

为了简化模型加载过程，该模型可以通过 torch.hub 直接加载，用户无需克隆代码仓库。简要步骤如下：

1. 使用 pip 安装必要的依赖：

   pip install --upgrade torch torchaudio librosa vocos encodec safetensors regex
   

2. 通过 torch.hub 加载模型：

   import torch, librosa
   mars5, config_class = torch.hub.load('Camb-ai/mars5-tts', 'mars5_english', trust_repo=True)

3. 选择参考音频：

   wav, sr = librosa.load('<path_to_audio>.wav', sr=mars5.sr, mono=True)
   wav = torch.from_numpy(wav)
   ref_transcript = "<transcript_of_reference_audio>"

4. 进行语音合成：

   deep_clone = True
   cfg = config_class(deep_clone=deep_clone, rep_penalty_window=100, top_k=100, temperature=0.7, freq_penalty=3)
   ar_codes, output_audio = mars5.tts("The quick brown rat.", wav, ref_transcript, cfg=cfg)

使用 Docker

用户还可以通过 DockerHub 获取 Docker 镜像，或者自行从提供的 Dockerfile 构建镜像。

模型详细信息

MARS5 提供 AR 和 NAR 的 fp16 检查点，并且内嵌了配置与分词器。对于硬件要求，用户需要具备至少能够存储 1200M 参数的 GPU。

未来计划

尽管 MARS5 已经能够生成高质量的语音输出，但仍有些方面需要提高。项目团队正在努力提高其稳定性和性能，例如优化推理的稳定性、速度，以及改善长参考音频下的选择和表现等。

加入我们

MARS5 是开放源代码项目，任何人都可以贡献自己的改进建议和代码。Camb.ai 一直在招募有志于语音技术领域的人才，欢迎对我们的团队有兴趣的朋友加入我们。

通过这些信息，任何对大规模语音生成技术感兴趣的人都可以更好的理解 MARS5-TTS 项目，并参与其中。