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TTS

TTS

高性能文本到语音生成库，支持多语言

TTS库基于最新研究成果，提供高效的文本到语音生成技术，实现了训练便捷、速度快、质量高的最佳平衡。该库包括预训练模型和数据集质量评估工具，已被广泛应用于20多种语言的产品和研究项目。支持多说话人TTS、快速模型训练、多GPU训练，并兼容PyTorch、TensorFlow和TFLite等多种平台。

TTSMozillaText-to-Speech预训练模型多语言支持Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face论文文档

TTS 项目介绍

TTS 是一个先进的文本转语音生成库，旨在实现训练便捷性、生成速度和语音质量之间的最佳平衡。该项目基于最新的研究成果，并已在20多种语言的产品和研究项目中得到应用。

项目特点

  • 高性能深度学习模型：TTS 实现了多种文本到频谱图的模型(如 Tacotron、Tacotron2、Glow-TTS、SpeedySpeech)和声码器模型(如 MelGAN、WaveRNN 等)。

  • 高效训练：支持快速高效的模型训练，包括多 GPU 并行训练。

  • 详细日志：提供控制台和 Tensorboard 的详细训练日志。

  • 多语言支持：支持多种语言的文本转语音。

  • 模型转换：能够将 PyTorch 模型转换为 TensorFlow 2.0 和 TFLite 格式。

  • 预训练模型：提供多种预训练模型供直接使用。

  • 数据集工具：包含用于整理文本转语音数据集的工具。

  • 演示服务器：提供用于模型测试的演示服务器。

  • 丰富的评估工具：包含用于全面模型基准测试的 Jupyter 笔记本。

实现的模型

TTS 实现了多种先进的文本转语音模型，包括:

  • 文本到频谱图模型：Tacotron、Tacotron2、Glow-TTS、Speedy-Speech 等。

  • 注意力机制：引导注意力、前向后向解码、Graves 注意力等。

  • 说话人编码器：GE2E、Angular Loss 等。

  • 声码器：MelGAN、WaveRNN、WaveGrad 等多种模型。

使用方法

TTS 提供了简单的命令行界面，用户可以轻松使用预训练模型合成语音。例如:

tts --text "要转换的文本" --model_name "模型名称" --out_path 输出路径

对于开发者，TTS 还支持自定义训练和微调模型。用户可以通过配置文件定义模型细节和训练参数，然后使用相应的训练脚本开始训练。

数据集支持

TTS 提供了通用的数据加载器，可以轻松适配自定义数据集。它已成功应用于多个公开数据集，如 LJ Speech、LibriTTS 等。

社区贡献

TTS 是一个开源项目，欢迎社区贡献。贡献者可以通过实现新功能、修复 bug、改进文档等方式参与项目。项目遵循 Mozilla 的行为准则，确保一个友好和包容的社区环境。

总的来说，TTS 是一个功能丰富、性能强大的文本转语音库，适合研究人员和开发者使用，为探索和应用最新的语音合成技术提供了便利。

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