Coqui TTS (xTTS)：多言語サポートと音声クローン機能を備えた音声合成用ディープラーニングツールキット

はじめに

Coqui TTSは、ディープラーニング技術に基づいたオープンソースの高度な音声合成（TTS）ツールキットです。Coqui TTSは、研究環境と実運用環境の両方でテストされており、多言語のテキスト音声変換をサポートする豊富な機能とモデルのセットを提供します。Coqui TTSは、事前に訓練されたモデルをサポートするだけでなく、幅広い言語やアプリケーションシナリオ向けに新しいモデルを訓練し、既存のモデルを微調整するためのツールも提供します。

作者はプロジェクトの更新を終了しており、ブランチプロジェクトは継続的にメンテナンスされています: https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS

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

機能一覧

• 多言語サポート1100以上の言語の音声合成をサポート。
• 事前学習モデル様々な訓練済みモデルが用意されており、ユーザーが直接使用することができます。
• モデルトレーニング新しいモデルのトレーニングや既存モデルの微調整をサポート。
• サウンドクローニングボイスクローン機能をサポート。
• 効率的なトレーニング高速で効率的なモデルトレーニングツールの提供。
• 詳細ログターミナルとTensorboardの詳細なトレーニングログを提供する。
• 実用ツールデータセットの分析と照合のためのツールを提供する。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. クローン倉庫: まず、Coqui TTSのGitHubリポジトリをクローンする。
   复制复制复制复制复制复制复制

   复制

   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. TTSのインストール 以下のコマンドを実行してTTSをインストールしてください。

python setup.py install

使用方法

1. 訓練済みモデルの読み込み 音声合成は、事前に訓練されたモデルを使って行うことができます。

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. 新しいモデルのトレーニング 独自のデータセットに基づいて新しいモデルをトレーニングすることができます。

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

1. 既存モデルの微調整 既存のモデルは、特定のアプリケーションシナリオに合わせて微調整することができます。

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

詳しい操作手順

1. データ準備 トレーニングデータセットを準備し、データ形式が要件を満たしていることを確認する。
2. 設定ファイル 設定ファイルの編集 config.json訓練パラメータを設定する。
3. トレーニング開始 トレーニングスクリプトを実行してモデルのトレーニングを開始します。
4. モニタートレーニング ターミナルとTensorboardを通じて、トレーニングプロセスの監視、トレーニングログの表示、モデルのパフォーマンスを確認できます。
5. モデリング評価 トレーニング終了後、モデルのパフォーマンスを評価し、必要な調整と最適化を行う。