Coqui TTS (xTTS): набор инструментов глубокого обучения для преобразования текста в речь с поддержкой нескольких языков и возможностью клонирования голоса

Общее введение

Coqui TTS - это инструментарий для преобразования текста в речь (TTS) с открытым исходным кодом, основанный на методах глубокого обучения. Coqui TTS не только поддерживает предварительно обученные модели, но и предоставляет инструменты для обучения новых моделей и тонкой настройки существующих для широкого спектра языков и сценариев применения.

Автор больше не обновляет проект, ветка проекта находится на постоянном сопровождении: https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS.

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

Список функций

• Поддержка нескольких языков: Поддерживает преобразование текста в речь на более чем 1100 языках.
• Модель предварительного обучения: Предоставляется широкий выбор предварительно обученных моделей, которые могут быть использованы непосредственно пользователем.
• обучение модели: Поддержка обучения новых моделей и тонкой настройки существующих моделей.
• клонирование звука: Поддерживает функцию клонирования голоса, которая позволяет генерировать голос для определенного звука.
• Эффективное обучение: Предоставление быстрых и эффективных инструментов для обучения моделей.
• Подробный журнал: Предоставление подробных журналов обучения на терминале и Tensorboard.
• Практические инструменты: Предоставление инструментов для анализа и сопоставления данных.

Использование помощи

Процесс установки

1. склад клонов: Сначала клонируйте репозиторий Coqui TTS на GitHub.

   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. Установка TTS : Выполните следующую команду для установки TTS.

python setup.py install

Использование

1. Загрузка предварительно обученных моделей : Преобразование текста в речь может осуществляться с помощью предварительно обученных моделей.

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. Обучение новой модели : Вы можете обучать новые модели на основе собственных наборов данных.

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

1. Тонкая настройка существующих моделей : Существующие модели могут быть доработаны в соответствии с конкретными сценариями применения.

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

Подробная процедура работы

1. Подготовка данных : Подготовьте набор данных для обучения и убедитесь, что формат данных соответствует требованиям.
2. файл конфигурации : Редактировать файл конфигурации config.jsonзадайте параметры обучения.
3. Начните обучение : Запустите сценарий обучения, чтобы начать обучение модели.
4. Мониторинг обучения : Мониторинг процесса обучения, просмотр журналов обучения и производительности модели через терминал и Tensorboard.
5. оценка моделирования : После завершения обучения проводится оценка эффективности модели и вносятся необходимые корректировки и оптимизации.