parler-tts-mini-v1

Parler-TTS Mini v1 项目介绍

项目概述

Parler-TTS Mini v1 是一个轻量级的文本转语音(TTS)模型，它是 Parler-TTS 项目的一部分。该模型经过 45,000 小时的音频数据训练，能够生成高质量、自然的语音，并且可以通过简单的文本提示来控制语音的各种特征，如性别、背景噪音、说话速度、音调和混响等。

主要特点

1. 轻量级设计：作为 Mini 版本，该模型在保持高质量输出的同时，具有较小的体积和更快的推理速度。

2. 可控制的语音特征：用户可以通过文本描述来控制生成语音的多个方面，包括说话者的性别、语速、音调等。

3. 高质量输出：尽管是轻量级模型，但它仍能生成高质量、自然的语音。

4. 多样化的声音：模型可以生成随机的声音，也可以指定 34 个预定义说话者中的一个。

5. 开源项目：整个项目，包括数据集、预处理、训练代码和模型权重都是开源的，遵循 Apache 2.0 许可证。

使用方法

使用 Parler-TTS Mini v1 非常简单。首先需要安装相关库：

pip install git+https://github.com/huggingface/parler-tts.git

然后，用户可以通过 Python 代码来生成语音。例如，生成随机声音：

import torch
from parler_tts import ParlerTTSForConditionalGeneration
from transformers import AutoTokenizer
import soundfile as sf

# 设置设备
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# 加载模型和分词器
model = ParlerTTSForConditionalGeneration.from_pretrained("parler-tts/parler-tts-mini-v1").to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("parler-tts/parler-tts-mini-v1")

# 设置提示文本和描述
prompt = "Hey, how are you doing today?"
description = "A female speaker delivers a slightly expressive and animated speech with a moderate speed and pitch. The recording is of very high quality, with the speaker's voice sounding clear and very close up."

# 生成语音
input_ids = tokenizer(description, return_tensors="pt").input_ids.to(device)
prompt_input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to(device)

generation = model.generate(input_ids=input_ids, prompt_input_ids=prompt_input_ids)
audio_arr = generation.cpu().numpy().squeeze()
sf.write("parler_tts_out.wav", audio_arr, model.config.sampling_rate)

项目背景

Parler-TTS 项目是对 Stability AI 和爱丁堡大学的研究论文《Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic annotations》的复现。该项目旨在为社区提供 TTS 训练资源和数据集预处理代码，使开发者能够构建自己的强大 TTS 模型。

相关资源

1. Parler-TTS 代码库：用于训练和微调模型。
2. Data-Speech 代码库：用于注释语音数据集的实用脚本集。
3. Parler-TTS 组织：包含注释数据集和未来的模型检查点。

结语

Parler-TTS Mini v1 作为一个轻量级但功能强大的 TTS 模型，为开发者和研究人员提供了一个优秀的工具。它不仅能生成高质量的语音，还允许用户通过简单的文本描述来控制语音的各种特征。作为一个完全开源的项目，它为 TTS 技术的进一步发展和创新提供了宝贵的资源。