ToucanTTS
ToucanTTS 是由德国斯图加特大学自然语言处理研究所(IMS)开发的一个工具包,用于教学、训练和使用最先进的超全文本转语音(Text-to-Speech, TTS)模型。它完全基于 Python 和 Py...
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ToucanTTS 是由德国斯图加特大学自然语言处理研究所(IMS)开发的一个工具包,用于教学、训练和使用最先进的超全文本转语音(Text-to-Speech, TTS)模型。它完全基于 Python 和 PyTorch 构建,覆盖超过7,000种语言的大型多语言模型。
ToucanTTS不仅支持多语言,还具备多说话人语音合成功能,可以模拟不同说话人的节奏、重音和语调。它还提供了多种应用的交互演示,包括语音设计、风格克隆、多语言语音合成和人工编辑诗歌朗读,展示了其多功能性和强大性能。
![ToucanTTS:覆盖超过7,000种语言的大型语音生成模型 ToucanTTS](https://img.pidoutv.com/wp-content/uploads/2024/06/image-1103.png)
ToucanTTS:覆盖超过7,000种语言的大型语音生成模型
ToucanTTS的主要功能特点
- 多语言支持:ToucanTTS 能够合成超过 7,000 种语言的语音,使其成为支持最多语言的 TTS 模型。这种广泛的语言支持能够满足全球范围内的多语言需求。
- 多说话人语音合成:ToucanTTS 支持多说话人语音合成,用户可以模仿不同说话人的节奏、重音和语调。这对于需要多样化风格和语音定制的应用程序特别有用。
- 人机交互编辑:ToucanTTS 允许用户自定义合成语音,以满足特定需求,特别适用于文学研究和诗歌朗读等领域。
- 架构:ToucanTTS 基于 FastSpeech 2 架构构建,并受到 PortaSpeech 的启发进行了改进。它包括一个基于归一化流的 PostNet 和一个经过连接主义时间分类 (CTC) 和频谱图重建训练的独立对齐器,从而实现高质量、自然的语音合成。
- 发音表示:ToucanTTS 的一项独特功能是使用音素的发音表示作为输入。通过利用多语言数据,可以提高低资源语言的语音合成质量和可用性。
- 交互式演示:ToucanTTS 提供了多种应用的交互式演示,例如语音设计、风格克隆、多语言语音合成和人工编辑的诗歌朗读。这些演示展示了该工具包的多功能性和稳健性。
- 训练和推理:该工具包提供了详细的说明,涵盖了安装依赖项、配置存储、下载预训练模型和运行训练管道的各个方面。它支持从预训练模型进行微调和从头开始训练。
![ToucanTTS ToucanTTS](https://img.pidoutv.com/wp-content/uploads/2024/06/image-1104.png)
应用场景
- 教育和语言学习:ToucanTTS 支持多语言语音合成,可以用于语言教学和学习,帮助学生练习发音和听力。
- 文学研究和诗歌朗读:通过人机交互编辑功能,用户可以自定义合成语音,特别适用于文学研究和诗歌朗读。
- 多媒体内容创作:适用于视频配音、播客制作和有声书录制等多媒体内容创作,提供自然流畅的语音合成。
- 辅助技术:为视障人士提供语音阅读支持,帮助他们更方便地获取信息。
- 客户服务和虚拟助手:用于创建多语言的虚拟助手和客户服务系统,提高用户体验和服务效率。
- 游戏和娱乐:在游戏中为角色提供多样化的语音,增强游戏的沉浸感和互动性。
如何使用ToucanTTS?
只需简单几步,即可开始使用ToucanTTS。
1、从GitHub下载:从GitHub下载代码。git clone https://github.com/2noise/ToucanTTS下载ToucanTTS
2、安装依赖项:在开始之前,请确保已安装所需的软件包。您将需要torch和ToucanTTS。如果尚未安装,可以使用pip安装:
3、导入所需库:为您的脚本导入必要的库。您将需要torch、ToucanTTS和IPython.display中的Audio。
4、初始化ToucanTTS,创建ToucanTTS类的实例并加载预训练模型。
5、准备文本,定义要转换为语音的文本。将<YOUR TEXT HERE>替换为您想要的文本。
6、生成语音,使用infer方法从文本生成语音。设置use_decoder=True以启用解码器。
7、播放音频:使用IPython.display中的Audio类播放生成的音频。将采样率设置为24,000 Hz并启用自动播放。
8、完成脚本
ToucanTTS的GitHub链接:https://github.com/DigitalPhonetics/IMS-Toucan
在线演示链接:https://huggingface.co/spaces/Flux9665/MassivelyMultilingualTTS
数据集链接:https://huggingface.co/datasets/Flux9665/BibleMMS
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