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。
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
- クローン倉庫: まず、Coqui TTSのGitHubリポジトリをクローンする。
ギット クローン https://github.com/coqui-ai/TTS.git cd TTS
2. **依存関係のインストール** pip を使って必要な依存関係をインストールする。
バッシュ
pip install -r requirements.txt
- 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 インストール
使用方法
- 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。
より TTS.api インポート TTS
tts = TTS(model_name="tts_models/ja/ljspeech/tacotron2-DDC"progress_bar=真)
tts.tts_to_file(text=)"ハロー、ワールド！"file_path="output.wav")
- 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
- 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
- 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。
- 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。 - 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。
- 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。
- 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。
