Revisión en profundidad de los 10 mejores proyectos de conversión de texto en voz

-Proyecto de conversión de texto a voz (TTS) de código abierto: para que las aplicaciones inyecten un sonido de "voz" realista.

En la ola de la inteligencia artificial, la tecnología de conversión de texto a voz (TTS) se ha convertido en un importante puente que conecta el mundo digital y los sentidos humanos. Desde el diálogo hombre-máquina en los asistentes inteligentes, pasando por la guía de voz en los sistemas de navegación, hasta las ayudas a la lectura, la tecnología TTS está rompiendo las limitaciones de la palabra escrita con su encanto único, haciendo que la entrega de información sea más intuitiva y eficiente.

El espíritu del código abierto impulsa el rápido desarrollo de la tecnología TTS. Cada vez más desarrolladores e investigadores se unen a la comunidad de código abierto para construir y mejorar el ecosistema TTS. En este artículo, nos centraremos en una serie de proyectos TTS de código abierto de gran repercusión, analizaremos sus características técnicas y su potencial de aplicación, y ayudaremos a los lectores a encontrar el motor de "sonido" más adecuado a sus propias necesidades entre una amplia gama de opciones.

Panorama de los proyectos TTS de código abierto

A continuación presentamos una serie de proyectos TTS de código abierto con sus propias ventajas. Difieren en términos de cobertura lingüística, fidelidad tímbrica, funcionalidad, etc. Los lectores pueden elegir en función de los escenarios de aplicación reales:

1. ChatTTS: síntesis de voz natural para escenarios de diálogo

Características del proyecto: ChatTTS Centrado en la optimización de los efectos de la síntesis de voz en escenarios de diálogo, sus principales puntos fuertes sonExcelente procesamiento de contextos mixtos de chino e inglésresponder cantandoSimulación multiparlante. Admite seis configuraciones lingüísticas, entre ellas chino, inglés y japonés, y puede sintetizar textos mixtos en chino e inglés con fluidez y naturalidad, lo que resulta especialmente importante para escenarios de aplicación que deben tratar contenidos de diálogo en varios idiomas. La función multihablante permite a ChatTTS simular las voces de distintos personajes, lo que dota al sistema de diálogo de una expresividad más rica.

Posibles escenarios de aplicación: Sistemas inteligentes de atención al cliente, asistentes conversacionales de IA, herramientas de aprendizaje multilingüe, creación de audiolibros y mucho más.

Ventaja: Optimización de las escenas de conversación, lectura natural y fluida en chino e inglés, compatibilidad con varios tonos de locutor.

Aspectos en los que centrarse: En comparación con algunos proyectos que persiguen una calidad de sonido extrema, ChatTTS puede centrarse más en la naturalidad y funcionalidad del diálogo, y puede haber diferencias en el rendimiento de la calidad de sonido en escenarios específicos.

Dirección de GitHub: https://github.com/2noise/ChatTTS

2. IMS Toucan: capacidad de síntesis más allá de las fronteras lingüísticas

Características del proyecto:IMS Tucán medianteAmplio soporte lingüísticoes conocido por su capacidad para sintetizar el habla en más de 7.000 idiomas. Esta impresionante cobertura lingüística lo hace ideal para crear aplicaciones globales. IMS Toucan también dispone deSíntesis de voz con varios locutoresLa función es capaz de simular las características vocales de distintos locutores y ofrecer una rica selección de tonos.

Posibles escenarios de aplicación: Despliegue globalizado de aplicaciones, plataformas de educación multilingüe, desarrollo de recursos del habla en lenguas raras, investigación lingüística, etc.

Ventaja: Cobertura lingüística extremadamente alta, compatibilidad con varios hablantes, comunidad activa de código abierto.

Aspectos en los que centrarse: Un soporte lingüístico tan amplio puede significar que el perfeccionamiento de la calidad del sonido en lenguas concretas no sea tan bueno como el de los modelos que se centran en menos lenguas. Se recomienda realizar pruebas prácticas para evaluar la eficacia de la compatibilidad con la lengua de destino.

Dirección de GitHub: https://github.com/DigitalPhonetics/IMS-Toucan

3. Fish Speech: el dominio de la síntesis del habla china

Características del proyecto: Discurso del pez especializarse enChino, inglés y japonésde la síntesis del habla, especialmente enProcesamiento del habla chinaEl rendimiento es extraordinario. El proyecto destaca que la calidad de su síntesis de voz se acerca a la de una persona real, gracias al uso de unas 150.000 horas de datos trilingües para el entrenamiento. Merece la pena echar un vistazo a Fish Speech si sus escenarios de aplicación son principalmente en chino y tiene grandes exigencias de naturalidad y expresividad del habla.

Posibles escenarios de aplicación: Asistente de voz en chino, plataforma de creación de contenidos en chino, audiolibros en chino y navegación por voz en chino.

Ventaja: Excelente calidad de la síntesis de voz china con gran naturalidad y compatibilidad con el idioma chino gracias a la comunidad de código abierto.

Aspectos en los que centrarse: El apoyo lingüístico se centra en el chino, el inglés y el japonés; el apoyo a otros idiomas puede requerir más evaluación.

Dirección de GitHub: https://github.com/fishaudio/fish-speech

4. FunAudioLLM: un nuevo modelo de interacción vocal con LLM

Características del proyecto: FunAudioLLM es de código abierto de Alibaba, y su innovación radica en la profunda integración de la tecnología TTS y el modelado lingüístico a gran escala (LLM), con el objetivo de lograrInteracción de voz más natural y fluida entre las personas y los LLM. No sólo se centra en la generación de habla de alta calidad, sino que también hace hincapié en la sinergia entre la comprensión y la generación del habla en aplicaciones LLM, explorando la próxima generación de paradigmas de interacción del habla. Son de especial interés CosyVoice tiene una excelente capacidad de clonación rápida de voz.

Posibles escenarios de aplicación: Altavoces inteligentes de nueva generación, asistentes inteligentes con capacidades avanzadas de interacción por voz, sistemas de diálogo basados en LLM y centros de control domésticos inteligentes.

Ventaja: Con el respaldo de Ali, de gran solidez técnica, se espera que LLM, combinada con la dirección innovadora, logre una experiencia de interacción de voz más inteligente.

Aspectos en los que centrarse: Al tratarse de un proyecto relativamente nuevo, la madurez y estabilidad del modelo pueden estar aún en fase de desarrollo y perfeccionamiento.

Dirección de GitHub: https://github.com/FunAudioLLM

5. Parler-TTS: la fusión del habla ligera y estilizada

Características del proyecto: Parler-TTS centrarse enclase de peso ligero (en atletismo)responder cantandoSíntesis de voz estilizada. Genera un habla de alta calidad y aspecto natural que imita el género, el tono, la velocidad y otras características personalizadas del hablante de destino, al tiempo que especifica el estilo del orador. Esto permite que Parler-TTS funcione eficazmente en dispositivos con recursos limitados y da a la síntesis del habla un toque más personal y expresivo.

Posibles escenarios de aplicación: Aplicaciones móviles, sistemas empotrados, aplicaciones que requieren un habla personalizada, estudios de clonación del habla y migración de estilos, etc.

Ventaja: El modelo es ligero, consume pocos recursos, admite la generación de habla estilizada y es capaz de imitar las características tímbricas del locutor.

Aspectos en los que centrarse: Al ser un modelo ligero, puede que no sea tan bueno como algunos de los modelos más grandes en la búsqueda de una calidad de sonido extrema.

Dirección de GitHub: https://github.com/huggingface/parler-tts

6. F5-TTS: clonación de sonidos con muestra cero eficiente en tiempo real

Características del proyecto: F5-TTS De código abierto compartido por la Universidad Jiao Tong de Shanghai y la Universidad de Cambridge, el principalClonación de sonidos de muestra ceroresponder cantandosíntesis de voz en tiempo real. Su tasa de inferencia en tiempo real alcanza 0,15, lo que significa que la velocidad de síntesis es mucho más rápida que en tiempo real y puede satisfacer las necesidades de las aplicaciones sensibles a la latencia. Además, el F5-TTS admitecontrol de vozresponder cantandoTransiciones fluidas entre lenguas/dialectosEl RTF=0,15 significa que sólo se tarda 0,15 segundos en sintetizar 1 segundo de voz. El término "Factor de Tiempo Real 0,15" suele referirse al Factor de Tiempo Real (RTF), donde cuanto menor es el valor, más rápida es la síntesis; RTF=0,15 significa que sólo se tardan 0,15 segundos en sintetizar un discurso de 1 segundo.

Posibles escenarios de aplicación: Sistema de interacción de voz en tiempo real, doblaje de personajes de juegos, aplicaciones interactivas en directo, sistema de conferencias multilingüe, traducción instantánea de voz, etc.

Ventaja: La inferencia en tiempo real es rápida, con soporte para clonación de voz de muestra cero, velocidad de voz controlada y transiciones suaves entre idiomas.

Aspectos en los que centrarse: La calidad del sonido y la clonación de los clones de muestra cero pueden verse afectadas por la calidad del audio de referencia.

Dirección de GitHub: https://github.com/SWivid/F5-TTS

7. MaskGCT: TTS versátil de muestra cero con arquitectura no autorregresiva

Características del proyecto: MáscaraGCT es untotalmente no autorregresivoEl modelo TTS, que también cuenta con un potentemuestra ceroFunciones. Es rico en funciones y admiteTraducción y doblaje multilingües, clonación del habla, conversión lingüística, control de emocionesy muchas otras funciones avanzadas. La arquitectura no autorregresiva le permite tener una mayor velocidad de generación y eficiencia, garantizando al mismo tiempo la calidad de síntesis, mientras que las funciones diversificadas le permiten ser utilizado en una gama más amplia de escenarios de aplicación.

Posibles escenarios de aplicación: Doblaje multilingüe de películas, localización de contenidos de voz, servicios personalizados de personalización de voz, tecnología de protección de derechos de autor de voz, sistema de interacción de voz emocional, herramientas de comunicación entre idiomas, etc.

Ventaja: Arquitectura no autorregresiva, generación rápida, gran funcionalidad, compatibilidad con varios idiomas, clonación de voz, control de emociones y muchas otras funciones avanzadas.

Aspectos en los que centrarse: La funcionalidad es más compleja y puede requerir una cierta habilidad técnica para navegar completamente por sus características avanzadas.

Dirección de GitHub: https://github.com/open-mmlab/Amphion/tree/main/models/tts/maskgct

8. OuteTTS (antes Smol TTS): un TTS ligero y flexible para la arquitectura LLaMa.

Características del proyecto: OuteTTS (también conocido como Smol TTS) basado en LLaMa ArquitecturaConstruido para ser unclonación del habla con muestra ceroModelos. Sus principales características son que es ligero, flexible y fácil de desplegar y utilizar. OuteTTS es una opción básica que merece la pena para los desarrolladores que quieran probar rápidamente la clonación de muestras cero, pero no quieran utilizar modelos demasiado complejos.

Posibles escenarios de aplicación: Desarrollo rápido de aplicaciones ligeras, creación de prototipos, personalización de asistentes de voz personales, experimentación con técnicas de clonación de voz, etc.

Ventaja: Basado en la arquitectura LLaMa, el modelo es ligero, fácil de implantar y admite la clonación del habla sin muestras.

Aspectos en los que centrarse: Al tratarse de un modelo ligero, la calidad del sonido y la riqueza de funciones pueden ser relativamente limitadas. Los artículos aparecen a menudo bajo los nombres OuteTTS o Smol TTS, refiriéndose al mismo artículo.

Dirección de GitHub: https://github.com/edwko/OuteTTS

9. Kokoro: número reducido de referencias, modelo compacto con soporte multilingüe

Características del proyecto: Kokoro es un modelo TTS de código abierto relativamente pequeño, con sólo 82 millones de parámetros y entrenado en un conjunto de datos de audio relativamente pequeño. A pesar del pequeño tamaño del modelo, Kokoro sigue mostrando buenasSoporte multilingüedemostrando el potencial de los modelos pequeños en el ámbito del TTS multilingüe. Kokoro puede ser una opción viable si es necesario desplegar funciones de TTS multilingüe en entornos con recursos limitados.

Posibles escenarios de aplicación: Aplicaciones de dispositivos de bajos recursos, sistemas integrados, funciones multilingües de rápida implantación, soluciones TTS sensibles a los costes y mucho más.

Ventaja: El modelo tiene un número reducido de participantes, requiere pocos recursos, admite varias lenguas y es fácil de implantar.

Aspectos en los que centrarse: Limitados por el tamaño del modelo y la cantidad de datos de entrenamiento, la calidad y naturalidad del sonido pueden quedarse cortas con modelos más grandes.

Dirección de GitHub: https://github.com/hexgrad/kokoro

10. Llasa: tecnología de clonación del habla de alta fidelidad y muestra cero

Características del proyecto: Llasa es un laboratorio de audio de código abierto de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong.Clonación del habla con muestra cero y modelado TTSLlasa soporta tanto la generación de habla a partir de texto plano como la clonación de alta precisión utilizando un habla de referencia dada. Soporta tanto la generación de habla a partir de texto plano como la clonación de habla de alta precisión utilizando un habla de referencia dada.Llasa se centra en mejorar laFidelidad y naturalidad de la clonación del hablaLlasa es una tecnología de clonación de voz que se esfuerza por conseguir una reproducción de tonos muy realista en condiciones de muestra cero. Si eres muy exigente con la calidad de la tecnología de clonación de voz, merece la pena estudiar y aplicar Llasa.

Posibles escenarios de aplicación: Clonación de voz de alta precisión, doblaje de personajes y personalización de voz, generación de contenidos de voz personalizados, protección de derechos de autor de contenidos de voz, síntesis de voz emocional, etc.

Ventaja: Clonación de habla de alta calidad sin muestras, con gran naturalidad y similitud del habla, producida por el Laboratorio de Audio de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong con una gran solidez técnica.

Aspectos en los que centrarse: Los modelos de mayor tamaño (1.000 millones de parámetros) pueden exigir más recursos informáticos.

Dirección de descarga del modelo: https://huggingface.co/HKUSTAudio/Llasa-1B

¿Cómo elegir el proyecto TTS de código abierto adecuado?

Con tantos proyectos TTS de código abierto, es fundamental elegir el que mejor se adapte a sus necesidades. He aquí algunas consideraciones clave que le ayudarán a tomar una decisión informada:

1. Cobertura lingüística: ¿Qué idiomas debe soportar su aplicación? Se da preferencia a los proyectos compatibles con la lengua de destino.
2. Calidad y naturalidad de la voz: ¿Qué espera de la calidad sonora y la naturalidad del habla sintetizada? Se recomienda escuchar las demos proporcionadas por cada proyecto para tener una impresión visual de los efectos del habla de los distintos modelos, y hacer una valoración global combinando métricas de evaluación subjetiva (por ejemplo, MOS - Mean Opinion Score) y datos de evaluación objetiva.
3. Requisitos de las características funcionales: ¿Su aplicación requiere funciones avanzadas como clonación de muestra cero, varios locutores, control de la emoción, ajuste de la velocidad del habla, etc.? Elija un artículo con las funciones adecuadas en función de sus necesidades reales.
4. Consideraciones sobre rendimiento y eficiencia: ¿Su escenario de aplicación tiene requisitos de tiempo real? ¿Cuáles son las limitaciones de velocidad de inferencia y consumo de recursos de los modelos? Por ejemplo, las aplicaciones interactivas en tiempo real deben elegir modelos con una velocidad de inferencia rápida; los dispositivos con recursos limitados deben considerar modelos ligeros.
5. Facilidad de uso y mejora de la documentación: ¿La documentación del proyecto es completa y fácil de entender? ¿Proporciona un despliegue y un uso sencillos? Para los desarrolladores noveles, elegir un proyecto con una documentación clara y fácil de empezar puede reducir eficazmente los costes de aprendizaje.
6. Actividad y mantenimiento comunitarios: ¿Está activa la comunidad de código abierto del proyecto? ¿Hay actualizaciones y mantenimiento continuos? Una comunidad activa suele significar un apoyo técnico más oportuno y una iteración más rápida.
7. Contrato de licencia: Preste siempre atención al acuerdo de licencia de código abierto del proyecto para averiguar si permite el uso comercial y si éste está sujeto a condiciones específicas. Las licencias de código abierto más comunes son la Licencia MIT, la Licencia Apache 2.0, la Licencia GPL, etc. Las distintas licencias tienen diferentes restricciones sobre el uso comercial.
8. Requisitos de recursos de hardware: Los distintos modelos TTS tienen diferentes necesidades de recursos de hardware. Algunos modelos grandes pueden requerir GPU de alto rendimiento para funcionar sin problemas, mientras que los modelos ligeros pueden ejecutarse en un entorno de CPU. Elige el modelo adecuado en función de tus condiciones de hardware.

Le recomendamos que combine los factores anteriores y evalúe y pruebe cuidadosamente cada proyecto en función de su escenario de aplicación específico y sus capacidades técnicas. Muchos de los proyectos proporcionan modelos preentrenados y ejemplos de demostración, para que pueda experimentarlos y elegir el proyecto que mejor se adapte a sus necesidades.

observaciones finales

La proliferación de proyectos TTS de código abierto ha impulsado la innovación en la tecnología del habla y ha proporcionado a los desarrolladores una gran variedad de opciones. Ya sea usted desarrollador comercial, investigador académico o entusiasta de la tecnología, en la comunidad de código abierto puede encontrar el motor de voz ideal para dotar a su aplicación de una experiencia de interacción por voz más viva y natural. Como la tecnología sigue avanzando, tenemos motivos para esperar que en el futuro surjan más innovaciones en el campo de la TTS de código abierto, lo que seguirá fomentando la popularidad y la aplicación de la tecnología de voz.