WeTTS

面向生产的端到端文本转语音工具包

安装

安装 Python 包

pip install git+https://github.com/wenet-e2e/wetts.git

命令行使用（使用 -h 查看参数）：

wetts --text "今天天气怎么样" --wav output.wav

Python 编程使用：

import wetts

# 待完成

安装用于开发和部署

我们建议使用 Anaconda 或 Miniconda 安装 WeTTS。

克隆此仓库：

git clone https://github.com/wenet-e2e/wetts.git

创建环境：

conda create -n wetts python=3.8 -y
conda activate wetts
pip install -r requirements.txt

路线图

我们主要关注端到端、生产级和设备端 TTS。我们计划使用：

• 后端：端到端模型，例如：
  • VITS
• 前端：
  • 文本正规化：WeTextProcessing
  • 韵律和多音字：基于蒸馏 BERT 模型的统一中文 TTS 前端

数据集

我们计划支持多种开源 TTS 数据集，包括但不限于：

• Baker，标贝开源的中文普通话语音语料库。
• AISHELL-3，大规模高保真多说话人中文语音语料库。
• Opencpop，网易伏羲开源的中文歌声合成语料库。

预训练模型

运行时

我们计划支持多种硬件和平台，包括：

• x86
• Android
• 树莓派
• 其他设备端平台

export GLOG_logtostderr=1
export GLOG_v=2

cd runtime/onnxruntime
cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build
./build/bin/tts_main \
  --frontend_flags baker_bert_onnx/frontend.flags \
  --vits_flags multilingual_vits_v3_onnx/vits.flags \
  --sname baker \
  --text "hello我是小明。" \
  --wav_path audio.wav

讨论与交流

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致谢

1. 我们借鉴了 vits 的大量代码来实现 VITS。
2. 我们参考了 PaddleSpeech 来生成 pinyin 词典。