Spark-TTS: инструмент преобразования текста в речь для генерации естественной речи

Общее введение

Spark-TTS - это инструмент преобразования текста в речь (TTS) с открытым исходным кодом, разработанный командой SparkAudio и размещенный на GitHub. Он призван помочь пользователям эффективно преобразовывать текст в естественную и плавную речь. Он основан на передовых методах глубокого обучения, поддерживает множество языков и стилей речи и подходит для разработчиков, исследователей и создателей контента. Уделяя особое внимание простоте использования и высокому качеству речи, проект предоставляет предварительно обученные модели и опции пользовательского обучения, которые позволяют пользователям настраивать характеристики речи в соответствии со своими потребностями. Несмотря на отсутствие подробной официальной документации, код и поддержка сообщества в репозитории GitHub позволяют пользователям быстро начать работу и изучить его возможности, а открытый исходный код Spark-TTS делает его полезным ресурсом в области синтеза речи, особенно в сценариях, где требуется индивидуальное речевое решение.

Интерфейс генерации речи Spark-TTS

Интерфейс клонирования голоса Spark-TTS

Список функций

• Преобразование текста в речь: Быстрое преобразование вводимого текста в естественную речь, поддерживающую множество языков.
• Поддержка предварительно обученной модели: Готовые модели предоставляются для того, чтобы пользователи могли генерировать речь без необходимости обучения с нуля.
• Индивидуальное обучение речи: Позволяет пользователям обучать модели на собственных наборах данных, настраивая стиль голоса или интонацию.
• Несколько стилей голоса: Поддержка вывода речи разного пола, скорости и высоты тона.
• открытый доступ: Пользователи могут свободно загружать, изменять и оптимизировать код в соответствии со своими индивидуальными потребностями.
• Кросс-платформенная совместимость: Основанная на среде программирования общего назначения, она поддерживает работу с широким спектром операционных систем.

Использование помощи

Spark-TTS, являясь проектом с открытым исходным кодом на GitHub, не имеет автономного инсталлятора или графического интерфейса и ориентирован в основном на пользователей с определенными основами программирования. Ниже представлено подробное руководство, которое поможет вам начать работу с нуля и использовать все его возможности.

Процесс установки

Поскольку Spark-TTS является репозиторием кода на GitHub, вам нужно использовать его, клонировав репозиторий и настроив свое окружение. Вот шаги:

1. Подготовка к защите окружающей среды
   • Убедитесь, что на вашем компьютере установлен Python (рекомендуется версия 3.8 или выше).
   • Установите Git для загрузки кода с GitHub. Вы можете загрузить и установить его с сайта Git.
   • (Необязательно) Установка инструментов виртуальной среды, таких как virtualenvчтобы изолировать зависимости от проекта.
2. склад клонов
   • Откройте терминал (CMD или PowerShell для Windows, Terminal для Mac/Linux).
   • Введите следующую команду, чтобы клонировать репозиторий Spark-TTS локально:

     git clone https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git
     

   • После завершения клонирования перейдите в каталог проекта:

     cd Spark-TTS
     

3. Установка зависимостей
   • Spark-TTS обычно опирается на фреймворки глубокого обучения (такие как PyTorch или TensorFlow) и библиотеки обработки звука. Ознакомьтесь с репозиторием для requirements.txt (если таковые имеются), выполните следующую команду, чтобы установить зависимость:

     pip install -r requirements.txt
     

   • Если нет requirements.txtОбщие зависимости могут включать:

     pip install torch torchaudio numpy
     

   • В зависимости от вашего оборудования (CPU или GPU), убедитесь, что вы установили соответствующую версию PyTorch, см. официальный сайт PyTorch.
4. Проверка установки
   • Попав в каталог проекта, запустите простой тестовый скрипт (если он предоставлен репозиторием). Пример:

     python test.py
     

   • Если ошибок нет, значит, среда настроена успешно.

Основные функции

Основная функция Spark-TTS - преобразование текста в речь:

1. Генерация речи с помощью предварительно обученных моделей

• Подготовленный текст: Создайте простой текстовый файл (например. input.txt), напишите текст, который нужно преобразовать, например, "Привет, это тестовый голос".
• Выполнение сценариев: Предполагается, что хранилище предоставляет generate.py скрипт (точное имя файла зависит от фактического репозитория), введите его в терминале:

  python generate.py --input input.txt --output output.wav

• Описание параметров::
  • --input: Указывает путь к входному текстовому файлу.
  • --output: Укажите путь для сохранения сгенерированного голосового файла (например. output.wav).
  • Если это поддерживается сценарием, добавьте --model параметр выбирает предварительно обученную модель, или --voice параметр для настройки стиля звучания.
• в конце концов: После запуска вы обнаружите сгенерированный output.wav откройте его с помощью аудиоплеера, чтобы услышать эффект.

2. Обучение пользовательским моделям

• Подготовка набора данных: Вам необходимо предоставить текст и соответствующие аудиоданные. Формат данных обычно следующий .txt Документация (текст) и .wav файл (аудио), рекомендуется обратиться к репозиторию для README.md или папку с примерами.
• Параметры конфигурации: Отредактируйте файл конфигурации (возможно config.json или аналогичный файл), задайте параметры обучения, такие как скорость обучения, размер партии и т. д. Если конфигурационный файл отсутствует, измените параметры непосредственно в скрипте.
• обучение грунтовке: Запустите учебный сценарий, например:

  python train.py --data_path ./dataset --output_model my_model
  

• процесс обучения: В зависимости от объема данных и производительности оборудования обучение может занять несколько часов или даже дней. По окончании обучения вы получите новый файл модели (например. my_model.pth).
• Использование новой модели: Передайте пути обученной модели в сценарий генерации:

  python generate.py --input input.txt --model my_model.pth --output custom_output.wav
  

3. Корректировка стиля речи

• Если Spark-TTS поддерживает многостилевой вывод (для подтверждения необходимо проверить код или документацию), вы можете настроить скорость речи, высоту тона и т. д. с помощью параметров. Пример:

  python generate.py --input input.txt --speed 1.2 --pitch 0.8 --output styled_output.wav
  

• Описание параметров::
  • --speed: Скорость речи, 1,0 - нормальная, больше 1,0 - быстрее, меньше 1,0 - медленнее.
  • --pitch: Pitch, чем выше значение, тем выше высота тона, и наоборот.
• Проверка эффективности: Прослушивание после генерации и постепенная настройка параметров до тех пор, пока вы не будете удовлетворены.

Пример процесса эксплуатации

Предположим, вы хотите преобразовать китайский текст в женскую речь:

1. создать test.txt, написал: "Прекрасный день, пойдемте гулять в парк".
2. Выполнить команду:

   python generate.py --input test.txt --voice female --output park.wav
   

3. зонд park.wavУбедитесь, что речь естественная и плавная.
4. Если вы не удовлетворены, попробуйте скорректировать параметры или обучить новую модель.

предостережение

• ссылка на документацию: Приоритетный вид на склад в README.mdИнструкции по установке и использованию могут быть более конкретными внутри.
• требования к оборудованиюДля генерации и обучения может потребоваться GPU-ускорение; если GPU нет, можно запустить на CPU, но с меньшей скоростью.
• Поддержка общества: Если вы столкнулись с проблемами, задавайте вопросы на странице GitHub Issues или ищите решения в аналогичных TTS-проектах, таких как Coqui TTS.

Выполнив описанные выше действия, вы сможете легко приступить к работе с Spark-TTS, будь то генерация речи или настройка эксклюзивных моделей.