Coqui TTS(xTTS): 다국어 지원 및 음성 복제 기능을 갖춘 텍스트 음성 변환을 위한 딥러닝 툴킷입니다.

일반 소개

Coqui TTS는 딥러닝 기술을 기반으로 하는 오픈 소스 고급 텍스트 음성 변환(TTS) 생성 툴킷입니다. 연구 및 프로덕션 환경 모두에서 테스트를 거쳤으며 여러 언어의 텍스트 음성 변환을 지원하는 다양한 기능과 모델을 제공합니다. Coqui TTS는 사전 학습된 모델을 지원할 뿐만 아니라 다양한 언어 및 애플리케이션 시나리오에 맞게 새 모델을 학습하고 기존 모델을 미세 조정할 수 있는 도구도 제공합니다.

작성자는 더 이상 프로젝트를 업데이트하지 않으며, 브랜치 프로젝트는 지속적인 유지 관리 중입니다: https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS

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

기능 목록

• 다국어 지원1100개 이상의 언어로 텍스트 음성 변환을 지원합니다.
• 사전 교육 모델사용자가 직접 사용할 수 있는 사전 학습된 다양한 모델이 제공됩니다.
• 모델 교육신규 모델 교육 및 기존 모델 미세 조정을 지원합니다.
• 사운드 복제: 특정 소리에 대한 음성을 생성할 수 있는 음성 복제 기능을 지원합니다.
• 효율적인 교육빠르고 효율적인 모델 트레이닝 도구 제공.
• 상세 로그터미널과 텐서보드에 자세한 교육 로그를 제공합니다.
• 실용적인 도구데이터 세트 분석 및 데이터 정렬을 위한 도구를 제공합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

1. 클론 창고먼저 Coqui TTS GitHub 리포지토리를 복제합니다.

   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 설치 : 다음 명령을 실행하여 TTS를 설치합니다.

python setup.py install

사용법

1. 사전 학습된 모델 로드 사전 학습된 모델을 사용하여 텍스트 음성 변환을 수행할 수 있습니다.

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. 새 모델 교육 자체 데이터 세트를 기반으로 새로운 모델을 학습시킬 수 있습니다.

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

1. 기존 모델의 미세 조정 기존 모델을 특정 애플리케이션 시나리오에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.

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

세부 운영 절차

1. 데이터 준비 : 학습 데이터 세트를 준비하고 데이터 형식이 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
2. 구성 파일 : 구성 파일 편집 config.json를 클릭하고 트레이닝 매개변수를 설정합니다.
3. 교육 시작 : 트레이닝 스크립트를 실행하여 모델 트레이닝을 시작합니다.
4. 교육 모니터링 터미널과 텐서보드를 통해 훈련 과정을 모니터링하고, 훈련 로그와 모델 성능을 확인합니다.
5. 모델링 평가 훈련이 완료되면 모델 성능을 평가하고 필요한 조정 및 최적화를 수행합니다.