探索前沿文本转语音技术：E2与F5 TTS模型的应用指南

文本转语音（TTS）是一项机器学习任务，模型将文本输入转换为音频输出。您可能已经在日常生活中遇到过TTS应用，例如GPS生成语音导航或手机虚拟助手的语音响应。

随着技术的进步，现代TTS系统已经超越了简单的机器人声音。如今，我们有了更多变化丰富、模仿正常对话的类人语音。

随着TTS应用的广泛普及，我们需要了解基于当代模型的TTS解决方案。例如，E2-TTS和F5-TTS模型通过当前架构实现了突破，帮助模型以最小延迟生成高质量音频。

本文将重点介绍E2和F5 TTS模型，以及如何将它们应用到您的项目中。

让我们开始吧！

E2与F5 TTS模型

让我们简要讨论一下F5和E2 TTS模型，以便更好地了解它们。

E2 TTS（Embarrassingly Easy TTS） 是一个完全非自回归的零样本TTS模型，可以生成说话者的声音。E2 TTS是由微软团队开发的，旨在应对依赖自回归或混合自回归/非自回归架构的传统复杂TTS系统。尽管像Voicebox和NaturalSpeech 3这样的模型在TTS质量方面取得了显著成果，但其架构通常被认为过于复杂且推理延迟较高。

E2 TTS通过仅使用两个组件（流匹配Transformer和声码器）构建了一个更简单的模型。该方法消除了对其他元素（如音素对齐）的需求，从而简化了系统架构。

F5 TTS（A Fairytaler that Fakes Fluent and Faithful Speech with Flow Matching） 是较新的研究，它建立在E2 TTS模型及类似模型的基础上。该模型是为了解决传统TTS系统的缺陷（如推理延迟和输出不自然）而创建的。

该模型探索了基于非自回归和流技术的梅尔频谱图生成方法，但团队进一步结合了流匹配方法和扩散Transformer（DiT）。这些方法使模型能够生成更高质量的语音，同时由于流程简化，推理速度更快。

随着时间的推移，将会出现超越E2和F5 TTS模型的新模型。然而，这些模型代表了当前最先进的TTS技术，大多数应用都能很好地使用它们。

鉴于这些模型的出色表现，了解如何使用这些模型是非常有益的。在下一节中，我们将使用HuggingFace Space，以便更轻松地测试这些模型。

音频模型测试

E2 TTS和F5 TTS基础模型在HuggingFace中可用，我们可以下载它们。不过，我们将使用已实现E2和F5 TTS的Hugging Space。

让我们打开它们，您将看到以下页面。

Text-to-Speech Solutions with Contemporary Models

您可以选择E2或F5模型进行尝试。目前，该空间仅支持英语和中文，但您可以随时微调模型以将其应用于其他语言。

模型需要一个样本音频作为参考，以从文本生成类人语音。您可以上传文件或自己录制音频。然后，您需要将文本输入到字段中以生成语音。

整体界面如下所示。

Text-to-Speech Solutions with Contemporary Models

您可以访问高级设置以调整模型参数，并通过参考文本启用精确的TTS生成。如果您觉得结果已经不错，则无需更改任何内容。

Text-to-Speech Solutions with Contemporary Models

音频结果可以在下面的部分中播放和下载。它还提供了频谱图以分析生成的音频。

Text-to-Speech Solutions with Contemporary Models

如果您有多个参考音频（例如不同的语音情感或声音类型），您可以使用模型同时生成它们。

为此，选择“Multi-Speech”选项，您将看到以下选择界面。

Text-to-Speech Solutions with Contemporary Models

您可以上传并添加不同的参考音频，并为每个音频添加标签。根据需要尽量多添加一些。

Text-to-Speech Solutions with Contemporary Models

然后，我们可以通过输入要生成的文本来在音频中生成多个语音。在多语音生成中，您需要在文本前传递语音类型标签，以指示使用哪个音频。

例如，我使用之前上传到模型的参考音频生成了两人对话。

Text-to-Speech Solutions with Contemporary Models

结果生成后，您只需下载即可。音频质量取决于您传递的所有参考，包括情感或语调。如果您觉得输出效果不佳，通常是因为我们传递的参考音频质量不高。

最后，该空间还支持与聊天模型进行语音对话，模型会使用我们传递的参考声音回复对话。例如，我传递了如下图像中的参考聊天，并保持系统提示为默认值。

Text-to-Speech Solutions with Contemporary Models

接下来，我录制了想要输入到聊天模型中的消息。模型生成了文本和音频格式的结果，并利用了之前提供的参考音频。

Text-to-Speech Solutions with Contemporary Models

您可以继续进行对话，参考音频将快速且忠实地生成音频结果。

以上就是E2和F5 TTS模型在HuggingFace Space中的全部实现。您可以随时尝试复制代码库以在您的项目中使用它们。

结论

当代文本转语音解决方案，如E2和F5 TTS模型，标志着TTS领域的技术进步。这些模型通过创新的架构解决了传统挑战，如推理延迟和语音不自然，从而简化了流程并提高了输出质量。

通过利用HuggingFace Space等平台，我们尝试了在各种用例和应用中实现这些模型，以生成类人语音输出和对话。

理解并利用像E2和F5 TTS这样的最先进模型，将确保您的技能与需要音频创新的企业和开发者保持相关性。