parler-tts-large-v1

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开源大规模语音合成模型支持自然语言控制和多人声定制

Parler-TTS Large v1是一个基于22亿参数、45K小时音频数据训练的文本转语音模型。通过文本提示可控制语音的性别、噪音、语速等特征,内置34个预设发音人。项目开源了完整训练资源和数据处理代码,采用Apache 2.0许可证发布。

语音合成人工智能Github自然语言处理Huggingface音频生成开源项目Parler TTS模型

Parler-TTS Large v1项目介绍

Parler-TTS Large v1是一个强大的文本转语音(TTS)模型,旨在生成高质量、自然的语音。该模型具有以下几个突出特点:

模型规模与训练数据

  • 模型参数量达到22亿,属于大型TTS模型
  • 训练数据量高达45,000小时的音频数据,保证了模型的性能

核心功能

  • 能够通过简单的文本提示来控制生成语音的多个特征,包括:
    • 性别
    • 背景噪音
    • 说话速度
    • 音高
    • 混响效果

使用方法

使用Parler-TTS Large v1非常简单:

  1. 首先通过pip安装所需库
  2. 加载预训练模型和分词器
  3. 准备文本提示和描述
  4. 使用模型生成语音
  5. 将生成的音频保存为WAV文件

语音特征控制

用户可以通过两种方式控制生成语音的特征:

  1. 随机语音生成:通过文本描述控制语音特征
  2. 特定说话人生成:使用34个预定义说话人中的一个,如Jon、Lea等

项目背景

  • Parler-TTS项目的第二个发布模型
  • 基于Stability AI和爱丁堡大学的研究工作
  • 完全开源,包括数据集、预处理、训练代码和模型权重

相关资源

  • Parler-TTS GitHub仓库:提供模型训练和微调代码
  • Data-Speech仓库:用于标注语音数据集的工具脚本
  • Parler-TTS组织:包含标注数据集和未来的模型检查点

许可证

Parler-TTS Large v1采用Apache 2.0许可证,允许用户自由使用和修改。

总的来说,Parler-TTS Large v1是一个功能强大、易于使用且完全开源的TTS模型,为研究人员和开发者提供了宝贵的语音合成资源。

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