ChatTTS 是专为对话场景设计的文本转语音模型,是一个高质量、多功能的文本转语音模型,在各种对话应用中表现出色。它支持中文和英文语音生成,经过大约 10 万小时的中英文数据训练,能够生成与人类对话相媲美的语音质量。ChatTTS 特别适用于大型语言模型助手的对话任务,以及创建基于对话的音频和视频介绍等应用。基于开源的自然语言处理和语音合成技术,为开发人员提供了一个强大且易于使用的工具。
为什么选择 ChatTTS
让您的 AI 生成的音频听起来像一个真实的人,具有类似人类的语调和停顿。
通过我们的中英文双语支持打破语言障碍。
放心使用 ChatTTS,它经过超过 4 万小时的预训练。
访问 GitHub 上维护良好且定期更新的源代码。
让我们开始使用这个存储库进行本地使用,基本使用,在 Colab 上运行以及在 Huggingface 和 Modelscope 上运行。将文本转换为自然对话的人类语音。
Run your ChatTTS repository locally to achieve a magical text-to-speech experience.
Ten minutes of time, allow you to successfully run ChatTTS on Colab.
Step by step to deploy your ChatTTS Space on HuggingFace.
导航到开源存储库,选择适当的文件夹,并使用 git 命令将远程存储库克隆到本地机器。或者,您可以选择从 GitHub 手动下载。
git clone https://github.com/2noise/ChatTTS.git
在终端或命令行中进入下载文件的文件夹,然后运行以下命令以下载依赖项。
pip install omegaconf -q
pip install vocos -q
pip install vector_quantize_pytorch -q
pip install nemo_text_processing -q
pip install WeTextProcessing -q
导入包,并声明我们需要的 Python 模块和实例。
import torch
from ChatTTS.core import Chat
from IPython.display import Audio
chat = ChatTTS.Chat()
chat.load_models()
确定您需要生成语音的文本,并将其保存为 'texts'。
texts = ["YOUR_TEXT_TO_GENERATE_AUDIO",]
生成语音。
wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)
播放音频
Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True)
ChatTTS GitHub 存储库的常见问题,一个用于日常对话的生成性语音模型。
ChatTTS 是专为对话场景(如大型语言模型助手)设计的文本转语音模型。它支持中英文两种语言,并经过超过 10 万小时的中英文数据训练。HuggingFace 上的开源版本是一个训练了 4 万小时的模型。
是的,ChatTTS 是免费使用的。您可以从 GitHub 存储库下载项目文件到本地机器。其他开发人员还在知名的开源平台(如 GitHub、HuggingFace 和 Modelscope)上创建了免费版本。
ChatTTS 的安装步骤在“如何工作”部分中有详细说明。基本上,您可以直接从 GitHub 存储库下载文本转语音项目到您的笔记本电脑,并在 python 中使用它。您也可以按照官方 GitHub 页面上的提示下载和使用 ChatTTS。
ChatTTS 的源代码可以在其 GitHub 存储库中找到,网址为 https://github.com/2noise/ChatTTS。
ChatTTS 目前提供英语和中文。
要在您的项目中使用 ChatTTS,您可以导入它并使用 `chat.infer` 方法处理您的文本。更多详细的使用示例可能会在存储库的文档或示例文件中提供。
是的,欢迎以各种形式为 ChatTTS 项目做出贡献,包括问题讨论、提交 GitHub 问题和拉取请求。您还可以加入 QQ 群:808364215 进行讨论。
对于有关模型及其路线图的正式查询,您可以通过 [email protected] 联系开发人员。还鼓励加入他们的 QQ 群或提交 GitHub 问题以获得支持。
ChatTTS 为对话任务进行了优化,能够自然且富有表现力地合成语音,并支持多名发言者。它提供了对笑声、停顿和插话等韵律特征的细粒度控制,在韵律方面超越了大多数开源TTS模型。
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