mms-tts-eng

mms-tts-eng项目介绍

项目概述

mms-tts-eng是Facebook公司Massively Multilingual Speech(MMS)项目的一部分，专门用于英语文本到语音(TTS)转换的模型。MMS项目旨在为多种语言提供语音技术支持，覆盖了广泛的语言范围。mms-tts-eng模型是基于VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)架构开发的，能够将英语文本转换为高质量的语音输出。

技术特点

该模型采用了条件变分自编码器(VAE)的结构，包括后验编码器、解码器和条件先验。它使用基于流的模块预测声谱图特征，该模块由基于Transformer的文本编码器和多个耦合层组成。模型还包含一个随机持续时间预测器，允许从相同的输入文本合成具有不同节奏的语音，增强了模型的表现力。

训练过程中，模型采用了变分下界和对抗训练相结合的损失函数。为了提高模型的表现力，对条件先验分布应用了归一化流。在推理过程中，文本编码根据持续时间预测模块进行上采样，然后通过流模块和HiFi-GAN解码器的级联映射到波形。

使用方法

使用mms-tts-eng模型非常简单。首先需要安装最新版本的Transformers库：

pip install --upgrade transformers accelerate

然后可以使用以下代码进行推理：

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

model = VitsModel.from_pretrained("facebook/mms-tts-eng")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mms-tts-eng")

text = "some example text in the English language"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    output = model(**inputs).waveform

生成的波形可以保存为.wav文件或在Jupyter Notebook中播放。

项目意义

mms-tts-eng项目为英语文本到语音转换提供了一个强大的工具。作为MMS项目的一部分，它不仅提高了英语TTS的质量，还为跨语言语音技术的发展做出了贡献。该项目的开源性质使得研究人员和开发者可以轻松访问和使用这一先进的TTS模型，促进了语音技术的广泛应用和进一步研究。

许可和引用

模型采用CC-BY-NC 4.0许可证。使用该模型时，建议引用MMS论文以支持研究者的工作。这种开放的态度不仅有助于模型的传播和应用，也促进了语音技术领域的学术交流和发展。