Un modèle de parole génératif pour le dialogue quotidien.
Note
Ce dépôt contient l'infrastructure de l'algorithme et quelques exemples simples.
Tip
Pour les produits finaux étendus pour les utilisateurs, veuillez consulter le dépôt index Awesome-ChatTTS maintenu par la communauté.
ChatTTS est un modèle de synthèse vocale conçu spécifiquement pour les scénarios de dialogue tels que les assistants LLM.
- Anglais
- Chinois
- À venir...
Vous pouvez vous référer à cette vidéo sur Bilibili pour une description détaillée.
- Synthèse vocale conversationnelle: ChatTTS est optimisé pour les tâches basées sur le dialogue, permettant une synthèse vocale naturelle et expressive. Il prend en charge plusieurs locuteurs, facilitant les conversations interactives.
- Contrôle granulaire: Le modèle peut prédire et contrôler des caractéristiques prosodiques fines, y compris le rire, les pauses et les interjections.
- Meilleure prosodie: ChatTTS dépasse la plupart des modèles TTS open-source en termes de prosodie. Nous fournissons des modèles pré-entraînés pour soutenir la recherche et le développement.
- Le modèle principal est entraîné avec des données audio en chinois et en anglais de plus de 100 000 heures.
- La version open-source sur HuggingFace est un modèle pré-entraîné de 40 000 heures sans SFT.
- Open-source du modèle de base de 40k heures et du fichier spk_stats.
- Génération audio en streaming.
- Open-source de la version 40k heures avec contrôle multi-émotions.
- ChatTTS.cpp (nouveau dépôt dans l'organisation
2noiseest bienvenu)
Important
Ce dépôt est à des fins académiques uniquement.
Il est destiné à un usage éducatif et de recherche, et ne doit pas être utilisé à des fins commerciales ou légales. Les auteurs ne garantissent pas l'exactitude, l'exhaustivité ou la fiabilité des informations. Les informations et les données utilisées dans ce dépôt sont à des fins académiques et de recherche uniquement. Les données obtenues à partir de sources accessibles au public, et les auteurs ne revendiquent aucun droit de propriété ou de copyright sur les données.
ChatTTS est un système de synthèse vocale puissant. Cependant, il est très important d'utiliser cette technologie de manière responsable et éthique. Pour limiter l'utilisation de ChatTTS, nous avons ajouté une petite quantité de bruit haute fréquence pendant l'entraînement du modèle de 40 000 heures et compressé la qualité audio autant que possible en utilisant le format MP3, pour empêcher les acteurs malveillants de l'utiliser potentiellement à des fins criminelles. En même temps, nous avons entraîné en interne un modèle de détection et prévoyons de l'open-source à l'avenir.
Les issues/PRs sur GitHub sont toujours les bienvenus.
Pour les demandes formelles concernant le modèle et la feuille de route, veuillez nous contacter à [email protected].
- Groupe 1, 808364215 (Complet)
- Groupe 2, 230696694 (Complet)
- Groupe 3, 933639842 (Complet)
- Groupe 4, 608667975
Rejoignez en cliquant ici.
git clone https://github.com/2noise/ChatTTS
cd ChatTTSpip install --upgrade -r requirements.txtconda create -n chattts
conda activate chattts
pip install -r requirements.txtNote
Le processus d'installation est très lent.
Warning
L'adaptation de TransformerEngine est actuellement en cours de développement et NE PEUT PAS fonctionner correctement pour le moment. Installez-le uniquement à des fins de développement.
pip install git+https://github.com/NVIDIA/TransformerEngine.git@stableNote
Voir les appareils pris en charge dans la documentation Hugging Face.
Warning
Actuellement, FlashAttention-2 ralentira la vitesse de génération selon ce problème. Installez-le uniquement à des fins de développement.
pip install flash-attn --no-build-isolationAssurez-vous que vous êtes dans le répertoire racine du projet lorsque vous exécutez ces commandes ci-dessous.
python examples/web/webui.pyCela enregistrera l'audio sous ‘./output_audio_n.mp3’
python examples/cmd/run.py "Votre premier texte." "Votre deuxième texte."- Installer la version stable depuis PyPI
pip install ChatTTS- Installer la dernière version depuis GitHub
pip install git+https://github.com/2noise/ChatTTS- Installer depuis le répertoire local en mode développement
pip install -e .import ChatTTS
import torch
import torchaudio
chat = ChatTTS.Chat()
chat.load(compile=False) # Définissez sur True pour de meilleures performances
texts = ["METTEZ VOTRE PREMIER TEXTE ICI", "METTEZ VOTRE DEUXIÈME TEXTE ICI"]
wavs = chat.infer(texts)
torchaudio.save("output1.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000)###################################
# Échantillonner un locuteur à partir d'une distribution gaussienne.
rand_spk = chat.sample_random_speaker()
print(rand_spk) # sauvegardez-le pour une récupération ultérieure du timbre
params_infer_code = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(
spk_emb = rand_spk, # ajouter le locuteur échantillonné
temperature = .3, # en utilisant une température personnalisée
top_P = 0.7, # top P décode
top_K = 20, # top K décode
)
###################################
# Pour le contrôle manuel au niveau des phrases.
# utilisez oral_(0-9), laugh_(0-2), break_(0-7)
# pour générer un token spécial dans le texte à synthétiser.
params_refine_text = ChatTTS.Chat.RefineTextParams(
prompt='[oral_2][laugh_0][break_6]',
)
wavs = chat.infer(
texts,
params_refine_text=params_refine_text,
params_infer_code=params_infer_code,
)
###################################
# Pour le contrôle manuel au niveau des mots.
text = 'Quel est [uv_break]votre plat anglais préféré?[laugh][lbreak]'
wavs = chat.infer(text, skip_refine_text=True, params_refine_text=params_refine_text, params_infer_code=params_infer_code)
torchaudio.save("output2.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000)inputs_en = """
chat T T S est un modèle de synthèse vocale conçu pour les applications de dialogue.
[uv_break]il prend en charge les entrées en langues mixtes [uv_break]et offre des capacités multi-locuteurs
avec un contrôle précis des éléments prosodiques comme
[uv_break]le rire[uv_break][laugh], [uv_break]les pauses, [uv_break]et l'intonation.
[uv_break]il délivre une parole naturelle et expressive,[uv_break]donc veuillez
[uv_break]utiliser le projet de manière responsable à vos risques et périls.[uv_break]
""".replace('\n', '') # L'anglais est encore expérimental.
params_refine_text = ChatTTS.Chat.RefineTextParams(
prompt='[oral_2][laugh_0][break_4]',
)
audio_array_en = chat.infer(inputs_en, params_refine_text=params_refine_text)
torchaudio.save("output3.wav", torch.from_numpy(audio_array_en[0]), 24000)|
locuteur masculin |
locutrice féminine |
intro_en_m.webm |
intro_en_f.webm |
Pour un clip audio de 30 secondes, au moins 4 Go de mémoire GPU sont nécessaires. Pour le GPU 4090, il peut générer de l'audio correspondant à environ 7 tokens sémantiques par seconde. Le Facteur Temps Réel (RTF) est d'environ 0.3.
2. La stabilité du modèle n'est pas suffisante, avec des problèmes tels que des locuteurs multiples ou une mauvaise qualité audio.
C'est un problème qui se produit généralement avec les modèles autoregressifs (pour bark et valle). Il est généralement difficile à éviter. On peut essayer plusieurs échantillons pour trouver un résultat approprié.
Dans le modèle actuellement publié, les seules unités de contrôle au niveau des tokens sont [laugh], [uv_break], et [lbreak]. Dans les futures versions, nous pourrions open-source des modèles avec des capacités de contrôle émotionnel supplémentaires.
- bark, XTTSv2 et valle démontrent un résultat TTS remarquable par un système de style autoregressif.
- fish-speech révèle la capacité de GVQ en tant que tokenizer audio pour la modélisation LLM.
- vocos qui est utilisé comme vocodeur pré-entraîné.
- wlu-audio lab pour les expériences d'algorithme précoce.