Examen approfondi des 10 meilleurs projets de synthèse vocale

-Projet de synthèse vocale (TTS) à source ouverte : pour les applications permettant d'injecter des sons "vocaux" réalistes.

Dans la vague de l'intelligence artificielle, la technologie de synthèse vocale est devenue un pont important entre le monde numérique et les sens humains. Du dialogue homme-machine dans les assistants intelligents au guidage vocal dans les systèmes de navigation, en passant par les aides à la lecture, la technologie TTS brise les limites de l'écrit grâce à son charme unique, rendant la diffusion de l'information plus intuitive et plus efficace.

L'esprit de l'open source stimule le développement rapide de la technologie TTS. De plus en plus de développeurs et de chercheurs rejoignent la communauté open source pour construire et améliorer l'écosystème TTS. Dans cet article, nous nous concentrerons sur un certain nombre de projets TTS open source de premier plan, nous analyserons leurs caractéristiques techniques et leur potentiel d'application, et nous aiderons les lecteurs à trouver le moteur "sonore" le plus adapté à leurs propres besoins parmi un large éventail de choix.

Aperçu des projets TTS à source ouverte

Ce qui suit est une introduction à une série de projets TTS open source avec leurs propres avantages. Ils diffèrent en termes de couverture linguistique, de fidélité du timbre, de fonctionnalité, etc. Les lecteurs peuvent choisir en fonction des scénarios d'application réels :

1) ChatTTS : synthèse vocale naturelle pour les scénarios de dialogue

Caractéristiques du projet : ChatTTS Axé sur l'optimisation de l'effet de la synthèse vocale dans les scénarios de conversation, ses principaux atouts sont les suivantsExcellent traitement des contextes mixtes du chinois et de l'anglaisrépondre en chantantSimulation d'un interlocuteur multiple. Il prend en charge six configurations linguistiques, dont le chinois, l'anglais et le japonais, et peut synthétiser des textes mixtes chinois et anglais de manière fluide et naturelle, ce qui est particulièrement important pour les scénarios d'application qui doivent traiter un contenu de dialogue multilingue. La fonction multilocuteur permet à ChatTTS de simuler les voix de différents personnages, ce qui confère au système de dialogue une expressivité plus riche.

Scénarios d'application potentiels : Systèmes de service client intelligents, assistants IA conversationnels, outils d'apprentissage multilingues, création de livres audio, et plus encore.

Avantage : Optimisation des scènes de conversation, lecture mixte naturelle et fluide du chinois et de l'anglais, prise en charge de plusieurs tons de voix.

Aspects sur lesquels se concentrer : Par rapport à certains projets qui recherchent une qualité sonore extrême, ChatTTS peut se concentrer davantage sur le naturel et la fonctionnalité du dialogue, et il peut y avoir des différences dans la performance de la qualité sonore dans des scénarios spécifiques.

Adresse GitHub : https://github.com/2noise/ChatTTS

2) IMS Toucan : capacités de synthèse au-delà des frontières linguistiques

Caractéristiques du projet :IMS Toucan au moyen dePrise en charge étendue des languesest connu pour sa capacité à synthétiser la parole dans plus de 7 000 langues. Cette impressionnante couverture linguistique en fait un outil idéal pour la création d'applications mondiales. IMS Toucan a égalementSynthèse vocale multilocuteursCette fonction est capable de simuler les caractéristiques vocales de différents locuteurs et de fournir une riche sélection de sons.

Scénarios d'application potentiels : Déploiement d'applications à l'échelle mondiale, plates-formes d'enseignement multilingues, développement de ressources vocales en langues rares, recherche linguistique, etc.

Avantage : Couverture linguistique extrêmement élevée, prise en charge de plusieurs locuteurs, communauté open source active.

Aspects sur lesquels se concentrer : Un tel éventail de langues prises en charge peut signifier que l'amélioration de la qualité du son dans des langues spécifiques peut ne pas être aussi bonne que les modèles qui se concentrent sur un nombre réduit de langues. Il est recommandé de procéder à des essais pratiques pour évaluer l'efficacité de la prise en charge de la langue cible.

Adresse GitHub : https://github.com/DigitalPhonetics/IMS-Toucan

3) Fish Speech : la maîtrise de la synthèse vocale chinoise

Caractéristiques du projet : Discours sur les poissons se spécialiser dansChinois, anglais et japonaisde la synthèse vocale, notamment enTraitement de la parole en chinoisLes performances sont remarquables. Le projet souligne que la qualité de sa synthèse vocale est proche de celle d'une personne réelle, grâce à l'utilisation d'environ 150 000 heures de données trilingues pour l'entraînement. Fish Speech vaut la peine d'être testé si vos scénarios d'application sont principalement en chinois et si vous avez des exigences élevées en matière de naturel et d'expressivité de la parole.

Scénarios d'application potentiels : Assistant vocal chinois, plateforme de création de contenu chinois, livres audio chinois et navigation vocale chinoise.

Avantage : Excellente qualité de la synthèse vocale en chinois, avec un grand naturel et une prise en charge conviviale de la langue chinoise par la communauté open source.

Aspects sur lesquels se concentrer : Le soutien linguistique est axé sur le chinois, l'anglais et le japonais ; le soutien pour d'autres langues peut nécessiter une évaluation plus approfondie.

Adresse GitHub : https://github.com/fishaudio/fish-speech

4) FunAudioLLM : un nouveau modèle d'interaction vocale basé sur le LLM

Caractéristiques du projet : FunAudioLLM est une licence ouverte d'Alibaba, et son innovation réside dans l'intégration profonde de la technologie TTS et de la modélisation linguistique à grande échelle (LLM), dans le but d'atteindre les objectifs suivantsInteraction vocale plus naturelle et plus fluide entre les personnes et les LLM. Il ne se concentre pas uniquement sur la génération de discours de haute qualité, mais met également l'accent sur la synergie entre la compréhension et la génération de discours dans les applications LLM, en explorant la prochaine génération de paradigmes d'interaction vocale. Les points suivants présentent un intérêt particulier CosyVoice Il dispose d'excellentes capacités de clonage vocal rapide.

Scénarios d'application potentiels : Enceintes intelligentes de nouvelle génération, assistants intelligents dotés de capacités d'interaction vocale avancées, systèmes de dialogue basés sur le LLM et centres de contrôle domestique intelligents.

Avantage : Soutenu par Ali, qui dispose d'une grande force technique, LLM, combiné à l'orientation innovante, devrait permettre une expérience d'interaction vocale plus intelligente.

Aspects sur lesquels se concentrer : Comme il s'agit d'un projet relativement nouveau, la maturité et la stabilité du modèle peuvent encore être en cours de développement et d'affinement.

Adresse GitHub : https://github.com/FunAudioLLM

5) Parler-TTS : la fusion de la parole légère et de la parole stylisée

Caractéristiques du projet : Parler-TTS se concentrer surclasse des poids légers (en athlétisme)répondre en chantantSynthèse vocale stylisée. Il génère une parole de haute qualité, d'apparence naturelle, qui imite le genre, la hauteur, la vitesse et d'autres caractéristiques personnalisées du locuteur cible, tout en spécifiant le style du locuteur. Cela permet à Parler-TTS de fonctionner efficacement sur des appareils aux ressources limitées et donne à la synthèse vocale une touche plus personnelle et expressive.

Scénarios d'application potentiels : Applications mobiles, systèmes embarqués, applications nécessitant une personnalisation de la parole, études sur le clonage de la parole et la migration des styles, etc.

Avantage : Le modèle est léger, consomme peu de ressources, prend en charge la génération de discours stylisés et est capable d'imiter les caractéristiques du timbre du locuteur.

Aspects sur lesquels se concentrer : Comme il s'agit d'un modèle léger, il ne sera peut-être pas aussi performant que certains modèles plus grands dans la recherche d'une qualité sonore extrême.

Adresse GitHub : https://github.com/huggingface/parler-tts

6. F5-TTS : clonage sonore sans échantillon efficace en temps réel

Caractéristiques du projet : F5-TTS L'Université Jiao Tong de Shanghai et l'Université de Cambridge ont mis en place un système d'accès libre à l'information.Clonage de sons à zéro échantillonrépondre en chantantsynthèse vocale en temps réel. Son taux d'inférence en temps réel atteint 0,15, ce qui signifie que la vitesse de synthèse est beaucoup plus rapide que le temps réel et peut répondre aux besoins des applications sensibles à la latence. En outre, le F5-TTS prend en chargecontrôle de la parolerépondre en chantantTransitions fluides entre les langues/dialectesLe RTF=0,15 signifie qu'il ne faut que 0,15 seconde pour synthétiser 1 seconde de parole. Le terme "Real-Time Factor 0.15" fait généralement référence au Real-Time Factor (RTF), où plus la valeur est petite, plus la synthèse est rapide ; RTF=0.15 signifie qu'il ne faut que 0,15 seconde pour synthétiser un discours d'une seconde.

Scénarios d'application potentiels : Système d'interaction vocale en temps réel, doublage de personnages de jeux, applications interactives en direct, système de conférence multilingue, traduction vocale instantanée, etc.

Avantage : L'inférence en temps réel est rapide, avec la prise en charge du clonage de voix à zéro échantillon, le contrôle du débit de parole et des transitions fluides entre les langues.

Aspects sur lesquels se concentrer : La qualité du son et le clonage des clones à zéro échantillon peuvent être affectés par la qualité de l'audio de référence.

Adresse GitHub : https://github.com/SWivid/F5-TTS

7) MaskGCT : TTS polyvalent à échantillonnage nul avec architecture non autorégressive

Caractéristiques du projet : MasqueGCT est untotalement non autorégressifLe modèle TTS, qui dispose également d'une puissanteéchantillon zéroCaractéristiques. Il est riche en fonctionnalités et prend en chargeTraduction et doublage multilingue, clonage de la parole, conversion linguistique, contrôle des émotionsL'architecture non autorégressive permet de garantir la qualité de la synthèse avec une vitesse et une efficacité plus élevées. L'architecture non autorégressive lui permet d'avoir une vitesse de génération et une efficacité plus élevées tout en garantissant la qualité de la synthèse, tandis que les fonctions diversifiées lui permettent d'être utilisé dans un plus grand nombre de scénarios d'application.

Scénarios d'application potentiels : Doublage de films en plusieurs langues, localisation de contenus vocaux, services personnalisés de personnalisation de la voix, technologie de protection des droits d'auteur sur la voix, système d'interaction vocale émotionnelle, outils de communication interlinguistique, etc.

Avantage : Architecture non autorégressive, génération rapide, fonctionnalité riche, prise en charge des langues croisées, clonage de la parole, contrôle des émotions et bien d'autres fonctions avancées.

Aspects sur lesquels se concentrer : La fonctionnalité est plus complexe et peut nécessiter un certain nombre de compétences techniques pour naviguer pleinement dans ses fonctions avancées.

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

8) OuteTTS (anciennement Smol TTS) : un TTS léger et flexible pour l'architecture LLaMa.

Caractéristiques du projet : OuteTTS (également souvent appelé Smol TTS) basé sur LLaMa ArchitectureConstruit pour être unclonage vocal à zéro échantillonModèles. Ses principales caractéristiques sont qu'il est léger, flexible et facile à déployer et à utiliser. OuteTTS est une option d'entrée de gamme intéressante pour les développeurs qui souhaitent essayer rapidement le clonage à zéro échantillon, mais qui ne veulent pas utiliser des modèles trop complexes.

Scénarios d'application potentiels : Développement rapide d'applications légères, prototypage, personnalisation d'assistants vocaux personnels, expérimentation de techniques de clonage vocal, etc.

Avantage : Basé sur l'architecture LLaMa, le modèle est léger, facile à déployer et prend en charge le clonage vocal sans échantillon.

Aspects sur lesquels se concentrer : S'agissant d'un modèle léger, la qualité du son et la richesse des fonctionnalités peuvent être relativement limitées. Les éléments apparaissent souvent sous les noms OuteTTS ou Smol TTS, se référant au même élément.

Adresse GitHub : https://github.com/edwko/OuteTTS

9. Kokoro : petit nombre de références, modèle compact avec support multilingue

Caractéristiques du projet : Kokoro est un modèle TTS open-source relativement petit, avec seulement 82 millions de paramètres et entraîné sur un ensemble de données audio relativement petit. Malgré la petite taille du modèle, Kokoro montre encore de bonnes performances.Prise en charge multilinguedémontrant ainsi le potentiel des miniatures dans l'espace TTS multilingue. Si la fonctionnalité TTS multilingue doit être déployée dans des environnements où les ressources sont limitées, Kokoro peut être une option viable.

Scénarios d'application potentiels : Applications pour appareils à faibles ressources, systèmes embarqués, capacités multilingues à déploiement rapide, solutions TTS sensibles aux coûts, etc.

Avantage : Le modèle compte un petit nombre de participants, nécessite peu de ressources, prend en charge plusieurs langues et est facile à déployer.

Aspects sur lesquels se concentrer : Limitées par la taille du modèle et la quantité de données d'apprentissage, la qualité et le naturel du son peuvent être inférieurs à ceux des modèles plus importants.

Adresse GitHub : https://github.com/hexgrad/kokoro

10) Llasa : technologie de clonage de la parole à haute fidélité et à zéro échantillon

Caractéristiques du projet : Llasa est un laboratoire audio open source de l'Université des sciences et technologies de Hong Kong.Clonage de la parole à zéro échantillon et modélisation TTSLlasa prend en charge à la fois la génération de discours à partir d'un texte en clair et le clonage de haute précision à l'aide d'un discours de référence donné. Llasa prend en charge à la fois la génération de discours à partir d'un texte simple et le clonage de discours de haute précision à l'aide d'un discours de référence donné.Fidélité et naturel du clonage de la paroleLlasa est une technologie de clonage vocal qui s'efforce d'obtenir une reproduction sonore très réaliste dans des conditions d'échantillonnage zéro. Si vous êtes très exigeant quant à la qualité de la technologie de clonage vocal, Llasa mérite d'être étudié et appliqué.

Scénarios d'application potentiels : Clonage de voix de haute précision, doublage de personnages et personnalisation de la voix, génération de contenus vocaux personnalisés, protection des droits d'auteur sur les contenus vocaux, synthèse de voix émotionnelles, etc.

Avantage : Clonage de la parole sans échantillon de haute qualité, avec un grand naturel et une grande similitude de la parole, produit par le laboratoire audio de l'Université des sciences et technologies de Hong Kong, avec une grande force technique.

Aspects sur lesquels se concentrer : Les modèles de plus grande taille (1 milliard de paramètres) peuvent être plus exigeants en termes de ressources informatiques.

Adresse de téléchargement du modèle : https://huggingface.co/HKUSTAudio/Llasa-1B

Comment choisir le projet TTS open source qui vous convient ?

Compte tenu du grand nombre de projets TTS open source, il est essentiel de choisir celui qui répond le mieux à vos besoins. Voici quelques éléments clés qui vous aideront à prendre une décision éclairée :

1. Couverture linguistique : Quelles langues votre application doit-elle prendre en charge ? La préférence est donnée aux projets qui prennent en charge la langue cible.
2. Qualité et naturel de la voix : Quelles sont vos attentes en matière de qualité sonore et de naturel de la parole synthétisée ? Il est recommandé d'écouter les démonstrations fournies par chaque projet pour avoir une impression visuelle des effets vocaux des différents modèles, et de procéder à une évaluation complète en combinant des mesures d'évaluation subjectives (par exemple MOS - Mean Opinion Score) et des données d'évaluation objectives.
3. Caractéristiques fonctionnelles Exigences : Votre application nécessite-t-elle des fonctions avancées telles que le clonage à zéro échantillon, la présence de plusieurs locuteurs, le contrôle des émotions, l'ajustement du débit de parole, etc. Choisissez un produit doté des fonctions appropriées en fonction de vos besoins réels.
4. Considérations relatives à la performance et à l'efficacité : Votre scénario d'application a-t-il des exigences en matière de temps réel ? Quelles sont les limites de la vitesse d'inférence et de la consommation de ressources des modèles ? Par exemple, les applications interactives en temps réel doivent choisir des modèles à vitesse d'inférence rapide ; les appareils à ressources limitées doivent envisager des modèles légers.
5. Facilité d'utilisation et amélioration de la documentation : La documentation du projet est-elle complète et facile à comprendre ? Le projet permet-il un déploiement et une utilisation faciles ? Pour les développeurs débutants, le choix d'un projet à la documentation claire et facile à démarrer peut réduire efficacement les coûts d'apprentissage.
6. Activités communautaires et entretien : La communauté open source du projet est-elle active ? Les mises à jour et la maintenance sont-elles permanentes ? Une communauté active est généralement synonyme d'une assistance technique plus opportune et d'une itération plus rapide.
7. Accord de licence : Soyez toujours attentif à l'accord de licence open source du projet pour savoir s'il autorise l'utilisation commerciale et si celle-ci est soumise à des conditions spécifiques. Les licences open source les plus courantes sont la licence MIT, la licence Apache 2.0, la licence GPL, etc.
8. Exigences en matière de ressources matérielles : Les besoins en ressources matérielles varient d'un modèle TTS à l'autre. Certains modèles de grande taille peuvent nécessiter des GPU très performants pour fonctionner correctement, tandis que des modèles légers peuvent fonctionner dans un environnement CPU. Choisissez le bon modèle en fonction de vos conditions matérielles.

Nous vous recommandons de combiner les facteurs ci-dessus et d'évaluer et de tester soigneusement chaque projet en fonction de votre scénario d'application spécifique et de vos capacités techniques. De nombreux projets fournissent des modèles pré-entraînés et des exemples de démonstration, afin que vous puissiez les expérimenter directement et choisir le projet qui répond le mieux à vos besoins.

remarques finales

La prolifération des projets TTS à code source ouvert a stimulé l'innovation dans le domaine de la technologie vocale et offert aux développeurs une multitude de choix. Que vous soyez un développeur commercial, un chercheur universitaire ou un passionné de technologie, vous pouvez trouver dans la communauté open source le moteur vocal idéal pour donner à votre application une expérience d'interaction vocale plus vivante et plus naturelle. Avec les progrès constants de la technologie, nous avons de bonnes raisons de penser que de nouvelles innovations verront le jour dans le domaine du TTS open source à l'avenir, et qu'elles continueront à promouvoir la popularité et l'application de la technologie vocale.