代码拉取完成，页面将自动刷新
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 open-source@2noise.com。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.
对于模型的具体介绍, 可以参考B站的宣传视频
本文件中的信息仅供学术交流使用。其目的是用于教育和研究，不得用于任何商业或法律目的。作者不保证信息的准确性、完整性或可靠性。本文件中使用的信息和数据，仅用于学术研究目的。这些数据来自公开可用的来源，作者不对数据的所有权或版权提出任何主张。
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()
texts = ["<PUT YOUR TEXT HERE>",]
wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)
Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True)
###################################
# Sample a speaker from Gaussian.
import torch
std, mean = torch.load('ChatTTS/asset/spk_stat.pt').chunk(2)
rand_spk = torch.randn(768) * std + mean
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("<PUT YOUR TEXT HERE>", 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)
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)
请使用modelscope的版本. 并设置cache的位置:
对于30s的音频, 至少需要4G的显存. 对于4090D, 1s生成约7个字所对应的音频. RTF约0.65.
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.
此处可能存在不合适展示的内容，页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容，可点击提交进行申诉，我们将尽快为您处理。
马建仓 AI 助手