声音克隆模型F5-TTS YYDS！十分流畅自然！

最新推荐文章于 2025-04-23 17:04:15 发布

Hammer Ray

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https://huggingface.co/spaces/mrfakename/E2-F5-TTS?utm_source=aihub.cn 兄弟姐妹们自行测试！也可以部署到自己本地！十分流畅自然

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F5-TTS文本语音合成模型的使用和接口封装，tts合成音频，http流式输出，音频采样率转换

m0_46168848的博客

12-11

8067

2024年10月8日，上海交通大学团队发布，F5-TTS (A Fairytaler that Fakes Fluent and Faithful Speech with Flow Matching) 是一款基于扩散Transformer和ConvNeXt V2的文本转语音 (TTS) 模型。F5-TTS旨在生成流畅且忠实的语音，其训练速度和推理速度都得到了提升。项目还提供了一个名为E2 TTS的模型，它是论文中模型的更接近的复现版本，基于Flat-UNet Transformer。

第十七届全国大学生智能汽车竞赛 - 完全模型组 - 湖北工业大学 - 蓝电YYDS Car队.zip

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F5-TTS,轻量级语音克隆,长文本生成,语速控制,多风格语音合成,零样本语音生成(WIN/MAC)

嘟嘟的博客

11-07

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哈喽，分享一个还不错的音频项目——F5-TTS。该项目支持跨语言语音克隆(比如用英语说话人的声音说中文)、语速控制、零样本语音生成(不需要针对新说话人重新训练)、多种语音类型合成、长文本语音生成等功能。该项目一共分四个部分：TTS、多风格语音合成、语音聊天、训练/微调。(由于篇幅原因，这里只讲前三个，大家对训练和微调感兴趣的话，我会考虑放在后面进行讲解。

F5-TTS 使用与启动教程

gitblog_00516的博客

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F5-TTS 使用与启动教程 F5-TTS Official code for "F5-TTS: A Fairytaler that Fakes Fluent and Faithful Speech with Flow Matching" ...

使用 F5 TTS 文字转音频

hawk2014bj的博客

11-25

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F5 TTS 效果还不错，可以使用定制的人声，不需要进行训练，中文无法识别数字，可以先通过LLM 进行转换将数字转为中文。

【Mac】安装 F5-TTS

weixin_42364929的博客

10-27

2700

才行，Mac M芯片直接跳过。

F5-TTS克隆工具！

XXX0019AA的博客

01-03

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使用简单，上传一段几秒的音频，再写上一段自己要朗读的文字，点击生成即可，看下图。软件下载后解压，运行下图中的程序，稍等一会会自动打开浏览器工作界面。自动打开浏览器工作界面，我们可以上传一个音频或是自己录音都可以。会有一个黑色的窗口，我们不要动，缩小就行了。

第十七届全国大学生智能汽车竞赛- 完全模型组 - 湖北工业大学 - 蓝电YYDS Car队.zip

09-11

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，...

F5-TTS 开源可商用 TTS 模型

weixin_51674085的博客

10-14

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虽然中文效果和多音字识别的稳定性有待提升，但速度表现不错，且贵在可商用。是最新开源可商用 TTS 模型，支持中英文语音生成和克隆。

F5-TTS-声音克隆整合包1023使用教程-支持多角色无需训练

10-23

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F5-TTS-声添加一些空格（空白：“”）或标点符号（例如“、”、“.”）以明确引入一些停顿。如果在代码转换生成中跳过前几个单词（因为不同语言的速度不同），这可能会有所帮助。较长的提示音频允许较短的生成输出。为了后期升级减少重复下载，模型单独打包，下载后解压到F5-TTS目录下。解压后直接双击start.bat启动，如成功会自动打开默认浏览器。播客脚本输入的中文冒号自动替换为英文冒号（中文冒号会报错）大写字母将被逐个字母地读出，因此对于普通单词使用小写字母；

TTS之F5-TTS：F5-TTS的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

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TTS之F5-TTS：F5-TTS的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录 F5-TTS的简介 F5-TTS的安装和使用方法： F5-TTS的案例应用 F5-TTS的简介 2024年10月8日，上海交通大学团队发布，F5-TTS (A Fairytaler that Fakes Fluent and Faithful Speech with Flow Matching) 是一款基于扩散Transformer和ConvNeXt V2的文本转语音 (TTS) 模型。F

f5-tts-mlx：实时非自回归文本转语音系统

gitblog_00778的博客

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f5-tts-mlx：实时非自回归文本转语音系统 f5-tts-mlx Implementation of F5-TTS in MLX 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/f5/f5-tts-...

F5-TTS的使用

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F5 - TTS(Text - To - Speech)即文本到语音转换技术。以下是一般情况下其使用步骤：一、确认软件环境和安装软件获取如果是商业软件 F5 - TTS，需要从官方渠道购买并下载安装包。确保下载的版本与你的操作系统(如 Windows、Mac 等)相匹配。有些情况下，可能是在特定的应用程序或开发框架中集成...

F5-TTS开源项目详解：非自回归语音合成技术革新与应用场景

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F5-TTS是一个基于非自回归模型的开源TTS（Text-to-Speech，文本转语音）系统。与传统的自回归模型相比，非自回归模型能够并行处理数据，极大地提升了语音生成的速度，大幅度缩短了推理时间。因此，F5-TTS在实时语音合成的场景中表现尤为出色。F5-TTS的开源特性使其吸引了全球开发者的关注和贡献，这意味着它的技术生态将不断壮大，应用范围也会越来越广。通过社区的力量，F5-TTS不断优化和迭代，逐步成为语音合成领域的一个重要基石。总的来说，F5-TTS。

10 万小时训练量！上海交大 F5-TTS：零样本克隆声音，让你的文字秒变逼真语音！

士多啤梨先生の博客

10-16

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F5-TTS是由上海交通大学开发的开源文本到语音系统，支持零样本声音克隆、情感控制、多语言合成等功能，基于流匹配和扩散变换器技术，训练数据达10万小时，性能卓越，适用于有声读物、语音助手等领域。

F5-TTS论文、代码学习分享

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m0_61879647的博客

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通过简化输入建模、优化扩散架构与采样策略，实现高效且高质量的非自回归语音合成。一个基于E2 TTS模型的模型，通过ConvNeXt文本建模DiT架构轻量化与动态采样策略，解决了传统非自回归TTS的收敛慢、对齐差、推理效率低等痛点，实现了高效、鲁棒的语音合成。

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上交大开源TTS模型F5-TTS -V1，性能进一步提升，且适配各种设备

CherryXieのblog

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F5-TTS（全称 “F5-TTS: A Fairytaler that Fakes Fluent and Faithful Speech with Flow Matching”）是一个由上海交通大学等机构的研究团队开发的高效文本转语音（TTS）系统。该项目的背景植根于语音合成领域的最新发展趋势，特别是非自回归模型的兴起以及对高效、高质量语音生成的需求。2025/03/12 🔥 F5-TTS 更新了V1版本模型。

F5-TTS

03-29

<think>好的，用户想了解F5-TTS的技术文档或教程。首先，我需要确认F5-TTS是什么。根据用户提供的引用，F5-TTS是一个文本到语音转换技术，由SWivid在Hugging Face上发布。用户可能想了解如何下载模型和使用步骤。首先，我应该检查用户提供的引用内容。引用1提到了使用步骤，包括安装依赖、下载模型、编写脚本和运行。引用2给出了具体的下载命令。用户可能需要更详细的步骤说明，或者相关的资源链接。接下来，我需要考虑用户可能的疑问。例如，如何安装必要的依赖库？下载模型的具体步骤是什么？有没有示例代码可以参考？此外，用户可能对模型的具体功能、支持的语音类型或如何调整参数感兴趣。还需要确认是否有官方文档或社区资源。由于模型托管在Hugging Face，建议用户访问该模型的页面，那里通常会有详细的说明和示例。另外，Hugging Face的文档和论坛可能提供额外的帮助。用户可能遇到的常见问题包括依赖安装失败、模型下载问题或运行脚本时的错误。需要提醒用户注意Python环境和依赖版本，以及确保下载路径正确。另外，生成相关问题时，要考虑用户可能深入的问题，比如如何自定义语音、处理多语言支持，或者性能优化方法。这些可以帮助用户更全面地了解F5-TTS的应用和调整。最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，并附上示例代码，同时引用提供的资料，让用户能够按照指引操作。如果有不确定的地方，建议用户查阅官方资源或社区支持。</think>### F5-TTS 技术文档与使用教程 F5-TTS（Text-To-Speech）是一种基于深度学习的文本转语音技术，其模型通常托管在开源平台（如Hugging Face）上。以下是技术实现的核心步骤与资源指引： --- #### 1. **环境配置与依赖安装** - **Python环境**：需Python 3.8+，建议使用虚拟环境（如`conda`或`venv`）。 - **依赖库安装**： ```bash pip install torch transformers soundfile ``` 注：需确保PyTorch版本与CUDA兼容（若使用GPU加速）[^1]。 --- #### 2. **模型下载与加载** - **通过Hugging Face下载**：使用`huggingface-cli`工具直接下载模型文件： ```bash huggingface-cli download --resume-download SWivid/F5-TTS --local-dir /your/target/path/F5-TTS/ckpts/ [^2] ``` - **模型加载代码示例**： ```python from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained("/your/target/path/F5-TTS/ckpts/") processor = AutoProcessor.from_pretrained("/your/target/path/F5-TTS/ckpts/") ``` --- #### 3. **语音合成脚本示例** ```python import torch from scipy.io.wavfile import write def generate_speech(text, model, processor, output_file="output.wav"): inputs = processor(text=text, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): speech = model.generate(**inputs) audio = speech[0].cpu().numpy() write(output_file, 22050, audio) # 采样率需与模型匹配 return output_file # 使用示例 generate_speech("欢迎使用F5-TTS技术", model, processor) ``` --- #### 4. **关键参数调整** - **语音质量**：可通过调整`num_beams`（束搜索宽度）和`temperature`（生成随机性）优化输出。 - **多语言支持**：需检查模型是否包含多语言音素库，或通过微调适配特定语言[^1]。 --- #### 5. **技术文档资源** - **Hugging Face模型页**：访问[SWivid/F5-TTS](https://huggingface.co/SWivid/F5-TTS)获取官方模型卡（Model Card）与API文档。 - **社区教程**：Hugging Face论坛或GitHub仓库通常提供完整的使用示例和故障排查指南。 ---