ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型，例如LLM助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练。在HuggingFace中开源的版本为4万小时训练且未SFT的版本.
如需就模型进行正式商业咨询，请发送邮件至 [email protected]。对于中文用户，您可以加入我们的QQ群：808364215 进行讨论。同时欢迎在GitHub上提出问题。如果遇到无法使用 HuggingFace 的情况,可以在 modelscope 上进行下载.
- 对话式 TTS: ChatTTS针对对话式任务进行了优化，实现了自然流畅的语音合成，同时支持多说话人。
- 细粒度控制: 该模型能够预测和控制细粒度的韵律特征，包括笑声、停顿和插入词等。
- 更好的韵律: ChatTTS在韵律方面超越了大部分开源TTS模型。同时提供预训练模型，支持进一步的研究。
对于模型的具体介绍, 可以参考B站的 宣传视频
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ChatTTS是一个强大的文本转语音系统。然而，负责任地和符合伦理地利用这项技术是非常重要的。为了限制ChatTTS的使用，我们在4w小时模型的训练过程中添加了少量额外的高频噪音，并用mp3格式尽可能压低了音质，以防不法分子用于潜在的犯罪可能。同时我们在内部训练了检测模型，并计划在未来开放。
import ChatTTS
from IPython.display import Audio
chat = ChatTTS.Chat()
chat.load_models(compile=False) # 设置为True以获得更快速度
texts = ["在这里输入你的文本",]
wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)
torchaudio.save("output1.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000)###################################
# Sample a speaker from Gaussian.
rand_spk = chat.sample_random_speaker()
params_infer_code = {
'spk_emb': rand_spk, # add sampled speaker
'temperature': .3, # using custom temperature
'top_P': 0.7, # top P decode
'top_K': 20, # top K decode
}
###################################
# For sentence level manual control.
# use oral_(0-9), laugh_(0-2), break_(0-7)
# to generate special token in text to synthesize.
params_refine_text = {
'prompt': '[oral_2][laugh_0][break_6]'
}
wav = chat.infer(texts, params_refine_text=params_refine_text, params_infer_code=params_infer_code)
###################################
# For word level manual control.
# use_decoder=False to infer faster with a bit worse quality
text = 'What is [uv_break]your favorite english food?[laugh][lbreak]'
wav = chat.infer(text, skip_refine_text=True, params_infer_code=params_infer_code, use_decoder=False)
torchaudio.save("output2.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000)inputs_cn = """
chat T T S 是一款强大的对话式文本转语音模型。它有中英混读和多说话人的能力。
chat T T S 不仅能够生成自然流畅的语音，还能控制[laugh]笑声啊[laugh]，
停顿啊[uv_break]语气词啊等副语言现象[uv_break]。这个韵律超越了许多开源模型[uv_break]。
请注意，chat T T S 的使用应遵守法律和伦理准则，避免滥用的安全风险。[uv_break]'
""".replace('\n', '')
params_refine_text = {
'prompt': '[oral_2][laugh_0][break_4]'
}
audio_array_cn = chat.infer(inputs_cn, params_refine_text=params_refine_text)
# audio_array_en = chat.infer(inputs_en, params_refine_text=params_refine_text)
torchaudio.save("output3.wav", torch.from_numpy(audio_array_cn[0]), 24000)intro_cn_m.webm
intro_cn_f.webm
- 开源4w小时基础模型和spk_stats文件
- 开源VQ encoder和Lora 训练代码
- 在非refine text情况下, 流式生成音频*
- 开源多情感可控的4w小时版本
- ChatTTS.cpp maybe? (欢迎社区PR或独立的新repo)
请使用modelscope的版本. 并设置cache的位置:
chat.load_models(source='local', local_path='你的下载位置')对于30s的音频, 至少需要4G的显存. 对于4090, 1s生成约7个字所对应的音频. RTF约0.3.
这是自回归模型通常都会出现的问题. 说话人可能会在中间变化, 可能会采样到音质非常差的结果, 这通常难以避免. 可以多采样几次来找到合适的结果.
在现在放出的模型版本中, 只有[laugh]和[uv_break], [lbreak]作为字级别的控制单元. 在未来的版本中我们可能会开源其他情感控制的版本.
- bark,XTTSv2和valle展示了自回归任务用于TTS任务的可能性.
- fish-speech一个优秀的自回归TTS模型, 揭示了GVQ用于LLM任务的可能性.
- vocos作为模型中的vocoder.
- wlu-audio lab为我们提供了早期算法试验的支持.