Coqui TTS (xTTS): ein Deep-Learning-Toolkit für die Text-zu-Sprache-Erzeugung mit mehrsprachiger Unterstützung und Funktionen zum Klonen von Stimmen

Allgemeine Einführung

Coqui TTS ist ein Open-Source-Toolkit zur Erzeugung von Text-to-Speech (TTS), das auf Deep-Learning-Techniken basiert. Es wurde sowohl in Forschungs- als auch in Produktionsumgebungen erprobt und bietet eine Vielzahl von Funktionen und Modellen zur Unterstützung der Text-zu-Sprache-Umwandlung in mehreren Sprachen. Coqui TTS unterstützt nicht nur vortrainierte Modelle, sondern bietet auch Werkzeuge zum Trainieren neuer Modelle und zur Feinabstimmung bestehender Modelle für eine Vielzahl von Sprachen und Anwendungsszenarien.

Der Autor aktualisiert das Projekt nicht mehr, der Zweig Projekt ist unter ständiger Wartung: https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS

Demo: https://huggingface.co/spaces/coqui/xtts

Funktionsliste

• Unterstützung mehrerer SprachenUnterstützt die Umwandlung von Text in Sprache in über 1100 Sprachen.
• Pre-Training ModellEine breite Palette von vortrainierten Modellen steht zur Verfügung, die vom Benutzer direkt verwendet werden können.
• ModellschulungUnterstützung für das Training neuer Modelle und die Feinabstimmung bestehender Modelle.
• Sound-KlonenUnterstützt die Funktion zum Klonen von Stimmen, mit der Sie eine Stimme für einen bestimmten Klang erzeugen können.
• Effiziente AusbildungBereitstellung von schnellen und effizienten Tools für die Modellschulung.
• Detailliertes ProtokollDetaillierte Trainingsprotokolle auf dem Terminal und dem Tensorboard bereitstellen.
• Praktische WerkzeugeBereitstellung von Werkzeugen für die Analyse und Zusammenstellung von Datensätzen.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

1. Klon-Lager: Klonen Sie zunächst das Coqui TTS GitHub-Repository.

   git clone https://github.com/coqui-ai/TTS.git
   cd TTS
   

2. **安装依赖** ：使用 pip 安装所需的依赖。




```bash
pip install -r requirements.txt

2. Installieren von TTS : Führen Sie den folgenden Befehl aus, um TTS zu installieren.

python setup.py install

Verwendung

1. Laden von vortrainierten Modellen Text-zu-Sprache-Umwandlung: Text-zu-Sprache-Umwandlung kann mit vortrainierten Modellen durchgeführt werden.

from TTS.api import TTS
tts = TTS(model_name="tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DDC", progress_bar=True)
tts.tts_to_file(text="Hello, world!", file_path="output.wav")

1. Ausbildung eines neuen Modells Sie können neue Modelle auf der Grundlage Ihres eigenen Datensatzes trainieren.

python TTS/bin/train_tts.py --config_path config.json --dataset_path /path/to/dataset

1. Feinabstimmung der bestehenden Modelle Bestehende Modelle können an spezifische Anwendungsszenarien angepasst werden.

python TTS/bin/train_tts.py --config_path config.json --dataset_path /path/to/dataset --restore_path /path/to/pretrained/model

Detaillierte Vorgehensweise

1. Vorbereitung der Daten Bereiten Sie den Trainingsdatensatz vor und stellen Sie sicher, dass das Datenformat den Anforderungen entspricht.
2. Konfigurationsdatei : Konfigurationsdatei bearbeiten config.jsonlegen Sie die Trainingsparameter fest.
3. Beginn der Ausbildung : Führen Sie das Trainingsskript aus, um das Modelltraining zu starten.
4. Ausbildung überwachen Überwachen Sie den Trainingsprozess, betrachten Sie Trainingsprotokolle und die Modellleistung über das Terminal und Tensorboard.
5. Modellierungsbewertung Nach Abschluss des Trainings wird die Leistung des Modells bewertet, und es werden die notwendigen Anpassungen und Optimierungen vorgenommen.