vits_chinese

vits_chinese

基于BERT和VITS技术的文本到语音合成系统

vits_chinese项目引入了BERT和VITS技术,通过隐藏的韵律嵌入和自然语言特性,显著提高了文本到语音合成的音质和自然度。此项目不只适于高质量音频生成,也提供模块化蒸馏加速和在线演示,便利学习和开发人员的应用。

TTSBERTVITS文本到语音自然语言处理Github开源项目

vits_chinese 项目介绍

项目概述

vits_chinese 是一个文本到语音合成(TTS)学习项目,基于 BERT 和 VITS 技术,并结合了一些微软的自然语音特性。本项目主要面向于是希望深入理解和研究 TTS 算法的开发者,而不是为直接生产使用而设计的解决方案。

项目特性

  • 隐藏的韵律嵌入:借助 BERT 技术,获取语法中的自然停顿。
  • 语音自然误差减少:从 NaturalSpeech 获取推理损失,减少语音音质误差。
  • 高品质音频:采用 VITS 框架,提升合成语音的音质。
  • 模块化蒸馏:通过模块化蒸馏来加速模型运行。

安装与运行

要开始使用 vits_chinese,需要安装相应的依赖并完成一些基础配置。以下步骤概述了安装过程:

  1. 安装必要的库

    pip install -r requirements.txt
    
  2. 编译对齐模块

    cd monotonic_align
    python setup.py build_ext --inplace
    
  3. 使用预训练模型进行推理: 下载预训练模型后,运行以下命令进行语音合成:

    python vits_infer.py --config ./configs/bert_vits.json --model vits_bert_model.pth
    

模型训练

为了训练自己的模型,用户需要准备语料数据,并进行如下数据预处理:

  1. 数据采样率转换

    python vits_resample.py -w [input path]:[./data/Wave/] -o ./data/waves -s 16000
    
  2. 标注整理:将文本数据转换为指定的格式,支持汉字和声韵母两种标注形式。

  3. 模型训练

    python train.py -c configs/bert_vits.json -m bert_vits
    

在线体验与其他功能

  • 在线演示:用户可以通过在线demo链接体验模型效果。
  • 自然停顿优化:修改语音合成参数以提高生成语音的自然性。
  • 模型压缩:基于知识蒸馏技术,实现模型的压缩并加速。
  • 多发音人支持:项目还支持多发音人的语音生成和克隆。

适用场景

项目主要用于TTS技术的学习与研究,适合对TTS合成语音的工程技术感兴趣的开发者和研究人员,通过对这些技术的学习,实现更高质量和更自然的语音合成。

贡献者与资源

vits_chinese 项目汇集了多个开源项目和研究成果,感谢所有贡献者的努力,使得这个项目得以实现。从资料下载到模型优化,整个项目都开放给社区开发者进行二次开发和试验。

总结

vits_chinese 是一个功能强大且灵活的 TTS 学习工具,凭借最新的技术框架和开放的学习资源,使研究者和开发者能够探索和掌握文本到语音合成的种种可能性。未来的开发者可在此基础上开发出更高效、更具表现力的语音合成系统。

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