Подробный обзор 10 лучших проектов преобразования текста в речь

-Проект преобразования текста в речь (TTS) с открытым исходным кодом: для приложений, позволяющих воспроизводить реалистичные звуки "голоса".

На волне развития искусственного интеллекта технология преобразования текста в речь (TTS) стала важным мостом, соединяющим цифровой мир и человеческие чувства. От диалога между человеком и компьютером в интеллектуальных помощниках, голосовых подсказок в навигационных системах до вспомогательных средств для чтения - технология TTS разрушает ограничения текста, придавая ему неповторимое очарование, делая подачу информации более интуитивной и эффективной.

Дух открытого исходного кода способствует быстрому развитию технологии TTS. Все больше разработчиков и исследователей присоединяются к сообществу разработчиков с открытым исходным кодом для создания и улучшения экосистемы TTS. В этой статье мы остановимся на нескольких известных проектах TTS с открытым исходным кодом, проанализируем их технические особенности и потенциал применения, а также поможем читателям найти среди широкого выбора наиболее подходящий "звуковой" движок для своих нужд.

Обзор проектов TTS с открытым исходным кодом

Ниже представлено знакомство с рядом проектов TTS с открытым исходным кодом, обладающих своими преимуществами. Они различаются по языковому охвату, точности воспроизведения тембра, функциональности и т. д. Читатели могут выбирать в соответствии с реальными сценариями применения:

1. ChatTTS: синтез естественной речи для диалоговых сценариев

Особенности проекта: ChatTTS Основное внимание уделяется оптимизации эффекта синтеза речи в разговорных сценариях.Отличная обработка смешанного контекста на китайском и английском языкахответить пениемМоделирование многоговорящего устройства. Он поддерживает шесть языковых конфигураций, включая китайский, английский и японский, и может плавно и естественно синтезировать смешанные китайские и английские тексты, что особенно важно для сценариев приложений, в которых необходимо работать с многоязычным диалоговым контентом. Функция многоголосия позволяет ChatTTS имитировать голоса разных персонажей, придавая диалоговой системе более богатую выразительность.

Возможные сценарии применения: Интеллектуальные системы обслуживания клиентов, разговорные ассистенты с искусственным интеллектом, многоязычные инструменты обучения, создание аудиокниг и многое другое.

Преимущество: Оптимизация разговорной сцены, естественное и плавное чтение смешанного китайского и английского языков, поддержка нескольких тонов диктора.

Аспекты, на которых следует сосредоточиться: По сравнению с некоторыми проектами, которые стремятся к экстремальному качеству звука, ChatTTS может быть больше сосредоточен на естественности и функциональности диалога, и могут быть различия в качестве звука в конкретных сценариях.

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

2. IMS Toucan: возможности синтеза через языковые границы

Особенности проекта:IMS Toucan посредствомШирокая языковая поддержкаизвестен тем, что способен синтезировать речь на более чем 7 000 языков. Такой впечатляющий языковой охват делает его идеальным для создания глобальных приложений. IMS Toucan также имеетСинтез речи из нескольких динамиковФункция способна имитировать характеристики голоса различных дикторов и предоставлять богатый выбор тонов.

Возможные сценарии применения: Глобальное развертывание приложений, многоязычные образовательные платформы, разработка речевых ресурсов для редких языков, лингвистические исследования и т.д.

Преимущество: Чрезвычайно высокий охват языков, поддержка нескольких дикторов, активное сообщество с открытым исходным кодом.

Аспекты, на которых следует сосредоточиться: Такой широкий спектр языковой поддержки может означать, что качество звука на конкретных языках может быть не так сильно улучшено, как в моделях, ориентированных на меньшее количество языков. Для оценки эффективности поддержки целевого языка рекомендуется проводить практические испытания.

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

3. "Рыбья речь": освоение синтеза китайской речи

Особенности проекта: Рыбная речь специализироваться наКитайский, английский и японский языкисинтеза речи, особенно вОбработка китайской речиПроизводительность выдающаяся. Проект подчеркивает, что качество синтеза речи приближено к реальному, благодаря использованию около 150 000 часов трехъязычных данных для обучения. На Fish Speech стоит обратить внимание, если сценарии ваших приложений в основном на китайском языке и вы предъявляете высокие требования к естественности и выразительности речи.

Возможные сценарии применения: Китайский голосовой помощник, китайская платформа для создания контента, китайские аудиокниги и китайская голосовая навигация.

Преимущество: Отличное качество синтеза китайской речи с высокой естественностью и дружественной поддержкой китайского языка от сообщества разработчиков с открытым исходным кодом.

Аспекты, на которых следует сосредоточиться: Языковая поддержка сосредоточена на китайском, английском и японском языках; поддержка других языков может потребовать дополнительной оценки.

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

4. FunAudioLLM: новая модель голосового взаимодействия с поддержкой LLM

Особенности проекта: FunAudioLLM находится в открытом доступе у Alibaba, и его инновации заключаются в глубокой интеграции технологии TTS и крупномасштабного языкового моделирования (LLM), направленного на достижениеБолее естественное и плавное голосовое взаимодействие между людьми и LLM. Он не только фокусируется на генерации высококачественной речи, но и подчеркивает синергию между пониманием и генерацией речи в приложениях LLM, исследуя следующее поколение парадигм речевого взаимодействия. Особый интерес представляют CosyVoice Обладает отличными возможностями быстрого клонирования голоса.

Возможные сценарии применения: Умные колонки нового поколения, умные ассистенты с расширенными возможностями голосового взаимодействия, диалоговые системы на основе LLM и центры управления "умным домом".

Преимущество: Опираясь на мощную техническую поддержку Ali, LLM в сочетании с инновационным направлением, как ожидается, достигнет более интеллектуального опыта голосового взаимодействия.

Аспекты, на которых следует сосредоточиться: Поскольку это относительно новый проект, зрелость и стабильность модели может все еще находиться в стадии разработки и доработки.

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

5. Parler-TTS: объединение облегченной и стилизованной речи

Особенности проекта: Parler-TTS сосредоточиться налегкая весовая категория (в легкой атлетике)ответить пениемСтилизованный синтез речи. Он генерирует высококачественную, естественную речь, имитирующую пол, высоту тона, скорость и другие индивидуальные характеристики целевого диктора, а также задает его стиль. Это позволяет Parler-TTS эффективно работать на устройствах с ограниченными ресурсами и придает синтезу речи более индивидуальный и выразительный характер.

Возможные сценарии применения: Мобильные приложения, встраиваемые системы, приложения, требующие персонализированной речи, клонирование речи и изучение миграции стилей и т.д.

Преимущество: Модель имеет малый вес, низкое потребление ресурсов, поддерживает генерацию стилизованной речи и способна имитировать тембральные характеристики диктора.

Аспекты, на которых следует сосредоточиться: Будучи легкой моделью, она может быть не так хороша, как некоторые более крупные модели в поисках экстремального качества звука.

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

6. F5-TTS: эффективное клонирование звука с нулевым сэмплом в реальном времени

Особенности проекта: F5-TTS Совместный открытый ресурс Шанхайского университета Цзяо Тун и Кембриджского университета, основныеКлонирование звука с нулевым сэмпломответить пениемсинтез речи в реальном времени. Коэффициент вывода в реальном времени достигает 0,15, что означает, что скорость синтеза намного выше, чем в реальном времени, и может удовлетворить потребности чувствительных к задержкам приложений. Кроме того, F5-TTS поддерживаетконтроль речиответить пениемПлавные переходы между языками/диалектамиRTF=0,15 означает, что синтез 1 секунды речи занимает всего 0,15 секунды. Термин "Real-Time Factor 0.15" обычно относится к фактору реального времени (RTF), где чем меньше значение, тем быстрее синтез; RTF=0.15 означает, что синтез 1-секундной речи занимает всего 0.15 секунды.

Возможные сценарии применения: Система голосового взаимодействия в реальном времени, дубляж игровых персонажей, интерактивные приложения, многоязычная система конференц-связи, мгновенный голосовой перевод и т.д.

Преимущество: Вывод в реальном времени происходит быстро, с поддержкой клонирования голоса с нулевым образцом, контролируемой скоростью речи и плавными переходами между языками.

Аспекты, на которых следует сосредоточиться: Качество звука и клонирование клонов с нулевой выборкой может зависеть от качества эталонного аудио.

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

7. MaskGCT: универсальный TTS с нулевой выборкой и неавторегрессионной архитектурой

Особенности проекта: MaskGCT этополностью неавторегрессионныйМодель TTS, которая также оснащена мощнымнулевой образецОсобенности. Он обладает широкими возможностями и поддерживаетМежъязыковой перевод и дубляж, клонирование речи, преобразование языков, управление эмоциямиНеавторегрессионная архитектура позволяет гарантировать качество синтеза при более высокой скорости и эффективности. Неавторегрессионная архитектура позволяет повысить скорость и эффективность генерации, гарантируя при этом качество синтеза, а диверсифицированные функции дают возможность использовать его в более широком спектре прикладных сценариев.

Возможные сценарии применения: Дублирование фильмов на несколько языков, локализация голосового контента, услуги по персонализации голоса, технология защиты авторских прав на голос, система эмоционального голосового взаимодействия, средства межъязыковой коммуникации и т.д.

Преимущество: Неавторегрессивная архитектура, быстрая генерация, богатая функциональность, поддержка кросс-языка, клонирование речи, контроль эмоций и многие другие дополнительные возможности.

Аспекты, на которых следует сосредоточиться: Функционал более сложный и может потребовать определенных технических навыков, чтобы полностью ориентироваться в его расширенных возможностях.

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

8. OuteTTS (ранее Smol TTS): легкий и гибкий TTS для архитектуры LLaMa

Особенности проекта: OuteTTS (также часто называемый Smol TTS), основанный на Архитектура LLaMaПостроен, чтобы бытьклонирование речи с нулевой выборкойМодели. Его главные особенности - легкость, гибкость, простота развертывания и использования. OuteTTS - достойный вариант начального уровня для разработчиков, которые хотят быстро опробовать клонирование с нулевой выборкой, но не хотят использовать слишком сложные модели.

Возможные сценарии применения: Быстрая разработка легких приложений, создание прототипов, кастомизация персональных голосовых помощников, эксперименты с методами клонирования голоса и т.д.

Преимущество: Основанная на архитектуре LLaMa, модель легка, проста в развертывании и поддерживает клонирование речи с нулевой выборкой.

Аспекты, на которых следует сосредоточиться: Поскольку это облегченная модель, качество звука и богатство функций могут быть относительно ограниченными. Часто элементы появляются под названиями OuteTTS или Smol TTS, относящимися к одному и тому же элементу.

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

9. Kokoro: небольшое количество ссылок, компактная модель с многоязыковой поддержкой

Особенности проекта: Кокоро это сравнительно небольшая модель TTS с открытым исходным кодом, содержащая всего 82 миллиона параметров и обученная на сравнительно небольшом наборе аудиоданных. Несмотря на небольшой размер модели, Kokoro демонстрирует хорошие результаты.Поддержка нескольких языковвозможности, демонстрируя потенциал миниатюр в области многоязычных TTS. Если необходимо развернуть функциональность многоязычных TTS в условиях ограниченных ресурсов, Kokoro может стать подходящим вариантом.

Возможные сценарии применения: Приложения для устройств с низкими ресурсами, встраиваемые системы, быстро развертываемые мультиязычные возможности, экономичные решения TTS и многое другое.

Преимущество: Модель имеет небольшое количество участников, не требует больших ресурсов, поддерживает несколько языков и проста в развертывании.

Аспекты, на которых следует сосредоточиться: Ограниченные размером модели и количеством обучающих данных, качество и естественность звука могут не соответствовать более крупным моделям.

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

10. Llasa: технология клонирования речи с высокой точностью и нулевым образцом

Особенности проекта: Llasa это аудиолаборатория с открытым исходным кодом от Гонконгского университета науки и технологий.Клонирование речи с нулевым образцом и моделирование TTSLlasa поддерживает как генерацию речи из обычного текста, так и высокоточное клонирование речи по заданному эталону. Она поддерживает как генерацию речи из обычного текста, так и высокоточное клонирование речи по заданному эталону.Llasa фокусируется на улучшенииТочность и естественность клонирования речиLlasa - это технология клонирования голоса, которая стремится к высокореалистичному воспроизведению тембра в условиях нулевого сэмпла. Если вы предъявляете высокие требования к качеству технологии клонирования голоса, Llasa стоит изучить и применить.

Возможные сценарии применения: Высокоточное клонирование голоса, дубляж персонажей и адаптация голоса, создание персонализированного голосового контента, защита авторских прав на голосовой контент, синтез эмоционального голоса и т.д.

Преимущество: Высококачественное клонирование речи с нулевой выборкой, отличающееся высокой естественностью и схожестью речи, произведено аудиолабораторией Гонконгского университета науки и технологии с сильной технической базой.

Аспекты, на которых следует сосредоточиться: Большие размеры модели (1 миллиард параметров) могут предъявлять более высокие требования к вычислительным ресурсам.

Адрес загрузки модели: https://huggingface.co/HKUSTAudio/Llasa-1B

Как выбрать подходящий проект TTS с открытым исходным кодом?

Поскольку существует так много отличных проектов TTS с открытым исходным кодом, очень важно выбрать тот, который лучше всего отвечает вашим потребностям. Вот несколько ключевых моментов, которые помогут вам принять взвешенное решение:

1. Языковой охват: Какие языки должно поддерживать ваше приложение? Предпочтение отдается проектам, поддерживающим целевой язык.
2. Качество и естественность голоса: Каковы ваши ожидания от качества звука и естественности синтезированной речи? Рекомендуется прослушать демонстрационные ролики, представленные каждым проектом, чтобы получить визуальное впечатление о речевых эффектах различных моделей, и сделать комплексную оценку, объединив субъективные показатели оценки (например, MOS - Mean Opinion Score) и объективные данные оценки.
3. Требования к функциональным характеристикам: Требуются ли для вашего приложения расширенные функции, такие как клонирование с нулевой выборкой, озвучивание нескольких дикторов, контроль эмоций, регулировка скорости речи и т. д.? Выберите изделие с соответствующими функциями, исходя из ваших реальных потребностей.
4. Соображения производительности и эффективности: Есть ли в сценарии вашего приложения требования к реальному времени? Каковы ограничения на скорость вывода и потребление ресурсов моделями? Например, интерактивные приложения, работающие в режиме реального времени, должны выбирать модели с высокой скоростью вывода; устройства с ограниченными ресурсами должны рассматривать легкие модели.
5. Удобство использования и улучшение документации: Является ли документация проекта подробной и простой для понимания? Обеспечивает ли он простоту развертывания и использования? Для начинающих разработчиков выбор проекта с понятной документацией и простым запуском может эффективно снизить затраты на обучение.
6. Общественная деятельность и обслуживание: Активно ли сообщество разработчиков проекта с открытым исходным кодом? Есть ли постоянные обновления и сопровождение? Активное сообщество обычно означает более своевременную техническую поддержку и более быструю итерацию.
7. Лицензионное соглашение: Всегда обращайте внимание на лицензионное соглашение проекта с открытым исходным кодом, чтобы выяснить, разрешает ли оно коммерческое использование и оговаривает ли коммерческое использование особые условия. К распространенным лицензиям на открытый исходный код относятся MIT License, Apache 2.0 License, GPL License и т. д. Разные лицензии имеют разные ограничения на коммерческое использование.
8. Требования к аппаратным ресурсам: Различные модели TTS имеют разные требования к аппаратным ресурсам. Некоторые крупные модели могут требовать высокопроизводительных графических процессоров для бесперебойной работы, в то время как легкие модели могут работать в среде CPU. Выбирайте подходящую модель в зависимости от аппаратных условий.

Мы рекомендуем сочетать вышеперечисленные факторы и тщательно оценивать и тестировать каждый проект в соответствии с конкретным сценарием применения и техническими возможностями. Многие проекты предоставляют предварительно обученные модели и демонстрационные примеры, так что вы можете испытать их и выбрать проект, который лучше всего соответствует вашим потребностям.

заключительные замечания

Распространение проектов TTS с открытым исходным кодом стимулировало инновации в области речевых технологий и предоставило разработчикам богатый выбор. Независимо от того, являетесь ли вы коммерческим разработчиком, ученым или энтузиастом технологий, в сообществе разработчиков с открытым исходным кодом вы сможете найти идеальный голосовой движок, который обеспечит вашему приложению более яркий и естественный опыт голосового взаимодействия. Поскольку технологии продолжают развиваться, у нас есть основания ожидать, что в будущем в области TTS с открытым исходным кодом появится еще больше инноваций, что будет способствовать росту популярности и применению голосовых технологий.