Coqui TTS (xTTS): un conjunto de herramientas de aprendizaje profundo para la generación de texto a voz con soporte multilingüe y capacidades de clonación de voz.

Introducción general

Coqui TTS es un conjunto de herramientas avanzadas de generación de texto a voz (TTS) de código abierto basado en técnicas de aprendizaje profundo. Coqui TTS no solo admite modelos preentrenados, sino que también proporciona herramientas para entrenar nuevos modelos y ajustar los existentes para una amplia gama de idiomas y escenarios de aplicación.

El autor ya no actualiza el proyecto, la rama del proyecto está en mantenimiento continuo: https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS

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

Lista de funciones

• Soporte multilingüe: Admite la conversión de texto a voz en más de 1100 idiomas.
• Modelo de preentrenamientoEl programa ofrece una amplia gama de modelos preentrenados que el usuario puede utilizar directamente.
• formación de modelos: Ayuda a la formación de nuevos modelos y al ajuste de los existentes.
• clonación de sonido: Admite la función de clonación de voz, que permite generar una voz para un sonido específico.
• Formación eficaz: Proporcionar herramientas de formación de modelos rápidas y eficaces.
• Registro detallado: Proporcionar registros de formación detallados sobre el terminal y el Tensorboard.
• Herramientas prácticas: Proporcionar herramientas para el análisis y cotejo de conjuntos de datos.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. almacén de clonesEn primer lugar, clona el repositorio GitHub de Coqui TTS.

   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. Instalación de TTS Ejecute el siguiente comando para instalar TTS.

python setup.py install

Utilización

1. Carga de modelos preentrenados La conversión de texto a voz puede realizarse utilizando modelos preformados.

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. Formación de un nuevo modelo Puede entrenar nuevos modelos a partir de su propio conjunto de datos.

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

1. Perfeccionamiento de los modelos existentes El objetivo: adaptar los modelos existentes a escenarios de aplicación específicos.

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

Procedimiento de funcionamiento detallado

1. Preparación de datos Prepare el conjunto de datos de entrenamiento y asegúrese de que el formato de los datos cumple los requisitos.
2. archivo de configuración : Editar archivo de configuración config.json, establezca los parámetros de entrenamiento.
3. Iniciar la formación Ejecute el script de entrenamiento para iniciar el entrenamiento del modelo.
4. Supervisar la formación Monitoriza el proceso de entrenamiento, visualiza los registros de entrenamiento y el rendimiento del modelo a través del terminal y del Tensorboard.
5. evaluación de modelos Una vez finalizado el entrenamiento, se evalúa el rendimiento del modelo y se realizan los ajustes y optimizaciones necesarios.