F5-TTS MLX 项目安装与配置指南-优快云博客

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F5-TTS MLX 项目安装与配置指南

F5-TTS MLX 是一个基于 MLX 框架实现的 F5-TTS 系统。F5-TTS 是一种非自回归、零样本文本转语音系统，它使用流匹配梅尔频谱图生成器与扩散变换器（DiT）。该项目旨在提供一种生成自然流畅语音的方法，适用于各种文本到语音的应用场景。

该项目主要使用的编程语言是 Python。

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下环境和依赖：

以下步骤将指导您如何安装 F5-TTS MLX 项目：

克隆项目仓库

打开命令行界面，运行以下命令以克隆项目仓库：
```
git clone https://github.com/lucasnewman/f5-tts-mlx.git
cd f5-tts-mlx
```
安装依赖

在项目根目录下，运行以下命令安装项目所需的依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```
安装项目包

运行以下命令安装项目本身：
```
pip install .
```

基本使用

安装完成后，您可以使用以下命令生成语音：

python -m f5_tts_mlx.generate --text "您好，这是通过 F5-TTS MLX 生成的语音。"

使用参考音频

如果您想要使用自己的参考音频样本进行语音匹配，请确保音频文件为单声道、24kHz WAV 格式，大约 5-10 秒长。然后，运行以下命令：
```
python -m f5_tts_mlx.generate \
  --text "您好，这是通过 F5-TTS MLX 生成的语音。" \
  --ref-audio /path/to/your/audio.wav \
  --ref-text "这是参考音频的文本说明。"
```
请将 /path/to/your/audio.wav 替换为您的音频文件路径。
量化模型

如果您在带宽或内存受限的环境中，可以使用量化模型。在生成语音时添加 --q 参数：
```
python -m f5_tts_mlx.generate --text "您好，这是通过 F5-TTS MLX 生成的语音。" --q 4
```
从 Python 使用

您还可以在 Python 中加载预训练模型并生成音频：
```
from f5_tts_mlx.generate import generate

audio = generate(text="Hello world.", ...)
```
请参考项目文档以获取更多参数和选项。