MegaTTS模型实时语音合成&核心算法详解

原创 于 2025-08-28 15:26:29 发布 · 951 阅读 · 10 ·
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#算法 #语音合成 #G2P #Vocoder #Transformer #人工智能

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MegaTTS 语音合成系统

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项目简介

MegaTTS是一个基于深度学习的多语言文本转语音(TTS)系统，支持中英文双语，具有高自然度和低延迟的特点。系统采用模块化设计，包含以下核心组件，代码修改后支持实时语音合成，以及使用wav进行说话人替换：

项目获取请关注公众号“CrazyNET”，回复“megatts”获取项目代码

仓库地址

https://gitee.com/jackroing/ai-tts.git

核心算法模块

1. 前端处理 (Frontend)

位置: tts/frontend_function.py

主要功能:

  • 文本规范化 (Text Normalization)
  • 音素转换 (G2P, Grapheme-to-Phoneme)
  • 语音对齐 (Speech Alignment)

关键代码实现:

g2p (Grapheme to Phoneme) 实现

def g2p(self, text_inp):
    """将文本转换为音素序列
    Args:
        text_inp (str): 输入文本
    Returns:
        dict: 包含音素和声调信息的字典
    """
    # 1. 文本语言检测
    lang = classify_language(text_inp)
    
    # 2. 根据语言选择不同的文本规范化器
    if lang == 'zh':
        # 中文文本规范化
        normalized_text = self.zh_normalizer.normalize(text_inp)
        # 分词处理
        text_chunks = chunk_text_chinesev2(normalized_text)
    else:
        # 英文文本规范化
        normalized_text = self.en_normalizer.normalize(text_inp)
        # 分句处理
        text_chunks = chunk_text_english(normalized_text)
    
    # 3. 音素转换
    phonemes = []
    tones = []
    for chunk in text_chunks:
        # 使用预训练的G2P模型进行转换
        ph_tokens = self.g2p_model.generate(chunk)
        # 分离音素和声调信息
        ph, tone = split_ph_tone(ph_tokens)
        phonemes.extend(ph)
        tones.extend(tone)
    
    return {
        'phonemes': phonemes,  # 音素序列
        'tones': tones        # 声调序列
    }

align (Speech Alignment) 实现

def align(self, wav_data, text_data):
    """音频文本对齐
    Args:
        wav_data (numpy.ndarray): 音频数据
        text_data (dict): 包含音素和声调信息的字典
    Returns:
        dict: 对齐后的持续时长信息
    """
    # 1. 音频特征提取
    mel_spec = self.aligner_lm.extract_features(wav_data)
    
    # 2. 文本特征编码
    text_embed = self.aligner_lm.encode_text(
        text_data['phonemes'], 
        text_data['tones']
    )
    
    # 3. 注意力对齐
    # 使用Transformer的交叉注意力机制计算对齐
    attention_weights = self.aligner_lm.compute_alignment(
        mel_spec,      # 梅尔频谱图
        text_embed,    # 文本嵌入
        temperature=0.8  # 软注意力温度参数
    )
    
    # 4. 持续时长提取
    # 从注意力权重中提取每个音素的持续时长
    durations = self.extract_durations(attention_weights)
    
    # 5. 边界细化
    # 使用动态规划优化音素边界
    refined_durations = self.refine_boundaries(
        durations,
        mel_spec,
        threshold=0.5
    )
    
    return {
        'durations': refined_durations,
        'attention_weights': attention_weights
    }

2. 核心生成方法

forward (TTS Generation) 实现

def forward(self, resource_context, input_text, time_step=32, p_w=1.6, t_w=2.5):
    """文本转语音的主要生成流程
    Args:
        resource_context (dict): 预处理的资源上下文
        input_text (str): 输入文本
        time_step (int): 扩散步数
        p_w (float): 音高权重
        t_w (float): 时长权重
    Returns:
        bytes: WAV格式的音频数据
    """
    # 1. 文本前端处理
    text_features = self.g2p(input_text)
    
    # 2. 获取参考音频特征
    ref_features = resource_context['ref_features']
    
    # 3. 持续时长预测
    durations = self.dur_model.forward(
        text_features['phonemes'],
        text_features['tones'],
        ref_features['durations'],
        p_w=p_w,
        t_w=t_w
    )
    
    # 4. 特征生成（扩散过程）
    # 4.1 初始化噪声
    batch_size = 1
    max_length = durations.sum()
    x_t = torch.randn(
        batch_size, 
        max_length, 
        self.dit.feature_dim
    ).to(self.device)
    
    # 4.2 逐步去噪
    for t in range(time_step):
        # 计算时间嵌入
        t_emb = self.dit.time_embedding(t)
        
        # 条件控制（音素、声调、参考特征）
        condition = self.dit.prepare_condition(
            text_features,
            ref_features,
            durations
        )
        
        # 预测噪声和去噪
        noise_pred = self.dit(x_t, t_emb, condition)
        x_t = self.dit.update_sample(x_t, noise_pred, t)
    
    # 5. 波形生成（声码器解码）
    wav = self.wavvae.decode(x_t)
    
    # 6. 转换为WAV字节流
    wav_bytes = to_wav_bytes(wav, self.sr)
    
    return wav_bytes

方法说明

1. g2p方法

该方法实现了文本到音素的转换过程：

  1. 首先进行语言检测，支持中英文
  2. 根据语言选择对应的文本规范化器进行处理
  3. 对规范化后的文本进行分块处理
  4. 使用预训练的G2P模型将文本转换为音素和声调序列
  5. 返回包含音素和声调信息的字典

2. align方法

该方法实现了音频和文本的对齐：

  1. 提取音频的梅尔频谱图特征
  2. 对文本信息进行特征编码
  3. 使用Transformer的注意力机制计算对齐关系
  4. 从注意力权重中提取持续时长信息
  5. 使用动态规划优化音素边界位置

3. forward方法

这是整个TTS系统的核心生成流程：

  1. 调用g2p进行文本前端处理
  2. 获取参考音频的特征信息
  3. 使用持续时长预测模型预测每个音素的时长
  4. 通过扩散模型生成声学特征：
    • 初始化随机噪声
    • 逐步去噪过程
    • 加入条件控制（音素、声调、参考特征）
  5. 使用WavVAE声码器将特征转换为波形
  6. 将波形数据转换为WAV格式

核心算法特点

  1. 前端处理采用了语言检测和规范化处理，提高了系统的鲁棒性
  2. 对齐模块使用了Transformer注意力机制，提升了对齐精度
  3. 扩散模型和声码器的结合，保证了生成音频的质量
  4. 支持参考音频特征的迁移，实现了声音克隆功能

2. 持续时长预测 (Duration Prediction)

位置: tts/modules/ar_dur/ar_dur_predictor.py

算法特点:

  • 自回归(AR)持续时长预测
  • 基于Transformer架构
  • 支持变速调节

其他核心组件实现

1. 持续时长预测器 (ARDurPredictor)

def forward(self, txt_tokens, mel2ph=None, infer=False):
    """自回归持续时长预测
    Args:
        txt_tokens (tensor): 音素和声调token序列
        mel2ph (tensor, optional): 训练时的对齐信息
        infer (bool): 是否为推理模式
    Returns:
        tensor: 预测的持续时长序列
    """
    # 1. 文本编码
    txt_embed = self.txt_encoder(txt_tokens)
    
    # 2. 位置编码
    pos_embed = self.pos_encoder(txt_embed)
    
    # 3. Transformer编码器处理
    enc_out = self.encoder(pos_embed)
    
    if not infer:
        # 训练模式：使用教师强制
        dur_pred = self.duration_predictor(enc_out)
        return dur_pred
    else:
        # 推理模式：自回归预测
        batch_size = txt_tokens.size(0)
        dur_pred = []
        hidden = None
        
        # 逐步预测每个音素的持续时长
        for i in range(txt_tokens.size(1)):
            curr_enc = enc_out[:, i:i+1, :]
            curr_dur, hidden = self.ar_predictor(curr_enc, hidden)
            dur_pred.append(curr_dur)
            
        dur_pred = torch.cat(dur_pred, dim=1)
        return dur_pred

2. 扩散变换器 (Diffusion Transformer)

位置: tts/modules/llm_dit/dit.py

创新点:

  • 结合了扩散模型和Transformer架构
  • 实现了高质量的声学特征生成
  • 支持跨语言迁移

关键代码:

class Diffusion:
    def forward(self, x, ph_tokens, tone_tokens, timesteps):
        """扩散模型前向传播
        Args:
            x (tensor): 当前时刻的噪声特征
            ph_tokens (tensor): 音素序列
            tone_tokens (tensor): 声调序列
            timesteps (int): 当前扩散步数
        Returns:
            tensor: 预测的噪声
        """
        # 1. 计算时间嵌入
        time_emb = self.time_embedding(timesteps)
        
        # 2. 条件特征处理
        # 2.1 音素编码
        ph_embed = self.phoneme_encoder(ph_tokens)
        # 2.2 声调编码
        tone_embed = self.tone_encoder(tone_tokens)
        # 2.3 特征融合
        cond_embed = self.feature_fusion(ph_embed, tone_embed)
        
        # 3. 注意力计算
        # 3.1 自注意力
        self_attn = self.self_attention(x)
        # 3.2 交叉注意力
        cross_attn = self.cross_attention(self_attn, cond_embed)
        
        # 4. 噪声预测
        noise_pred = self.denoise_net(
            cross_attn, 
            time_emb
        )
        
        return noise_pred

4. WavVAE 声码器 (Vocoder)

位置: tts/modules/wavvae/

特点:

  • 基于变分自编码器(VAE)架构
  • 高效的波形生成
  • 低延迟解码

实现细节:

# decoder/wavvae_v3.py
class WavVAEv3:
    def decode(self, z, g=None):
        """将声学特征解码为波形
        Args:
            z (tensor): 输入的声学特征
            g (tensor, optional): 全局条件特征
        Returns:
            tensor: 生成的波形数据
        """
        # 1. 特征上采样
        x = self.upsample_net(z)
        
        # 2. 条件处理
        if g is not None:
            # 全局条件嵌入
            g = self.global_encoder(g)
            x = self.condition_layer(x, g)
        
        # 3. 初始化隐变量
        batch_size = z.size(0)
        h = self.init_hidden(batch_size)
        
        # 4. 自回归生成
        wav = []
        for t in range(x.size(-1)):
            # 4.1 当前时刻特征
            curr_x = x[:, :, t:t+1]
            
            # 4.2 VAE解码器
            mu, log_std = self.decoder(curr_x, h)
            eps = torch.randn_like(mu)
            y = mu + torch.exp(log_std) * eps
            
            # 4.3 更新隐状态
            h = self.update_hidden(h, y)
            wav.append(y)
        
        # 5. 组合所有时间步
        wav = torch.cat(wav, dim=-1)
        
        # 6. 波形后处理
        wav = self.post_net(wav)
        
        return wav

4. 资源预处理

def preprocess(self, audio_bytes, latent_file=None):
    """处理参考音频和提取特征
    Args:
        audio_bytes (bytes): WAV格式的音频数据
        latent_file (str, optional): 预计算的潜变量文件
    Returns:
        dict: 包含所有预处理特征的字典
    """
    # 1. 音频解码
    wav_data = load_audio(audio_bytes)
    
    # 2. 特征提取
    # 2.1 梅尔频谱图
    mel_spec = extract_mel_features(wav_data)
    # 2.2 基频特征
    f0 = extract_pitch(wav_data)
    
    # 3. 潜变量处理
    if latent_file:
        # 加载预计算的潜变量
        latent = np.load(latent_file)
    else:
        # 实时提取潜变量
        latent = self.wavvae.encode(wav_data)
    
    return {
        'mel_spec': mel_spec,
        'f0': f0,
        'latent': latent,
        'wav_data': wav_data
    }

核心算法特点

  1. 前端处理采用了语言检测和规范化处理，提高了系统的鲁棒性
  2. 对齐模块使用了Transformer注意力机制，提升了对齐精度
  3. 扩散模型和声码器的结合，保证了生成音频的质量
  4. 支持参考音频特征的迁移，实现了声音克隆功能

参数说明

  1. 持续时长预测：

    • infer: 控制是否为推理模式，推理时使用自回归预测
    • hidden_size: 隐层维度，影响模型容量

  2. 扩散变换器：

    • timesteps: 扩散步数，影响生成质量和速度
    • time_embedding: 时间步编码方式，使用正弦位置编码

  3. WavVAE声码器：

    • hop_size: 帧移，影响生成速度
    • global_encoder: 全局条件编码器，用于控制说话人特征

  4. 预处理参数：

    • mel_channels: 梅尔频谱图通道数
    • sample_rate: 采样率，默认24kHz

推理流程

位置: model_classes/loader.py

完整的推理过程包含以下步骤：

  1. 资源预处理
def preprocess(self, audio_bytes, latent_file=None):
    # 处理参考音频和潜变量
  1. 文本转语音生成
def forward(self, resource_context, input_text, time_step, p_w, t_w):
    # 核心TTS生成流程

实时播放示例

位置: run.py

使用sounddevice实现实时音频播放：

output_stream = sd.OutputStream(
    samplerate=48000,
    blocksize=1024,
    device=8,
    channels=1,
    dtype=np.float32
)

# 音频生成与播放
audio_buffer = mega_loader.forward(...)
output_stream.write(audio_buffer)

输出结果

https://gitee.com/jackroing/ai-tts/blob/master/example/megatts.wav

联系方式

项目获取

  • 公众号回复“megatts”获取项目代码

环境要求

  • Python 3.10+
  • CUDA 支持
  • PyTorch 2.0+

主要依赖：

  • torch
  • numpy
  • sounddevice
  • librosa
  • soundfile

参考资料

  1. Transformer 架构: Attention Is All You Need
  2. 扩散模型: Denoising Diffusion Probabilistic Models
  3. VAE: Auto-Encoding Variational Bayes

License

本项目遵循 Apache License 2.0 开源协议。

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