实时语音交互数字人项目教程
1. 项目介绍
本项目是一个开源的实时语音交互数字人项目,它支持端到端的语音方案(GLM-4-Voice - THG)和级联方案(ASR-LLM-TTS-THG)。用户可以自定义数字人的形象与音色,且无需进行训练。项目支持音色克隆,并能实现低至3秒的首包延迟。
2. 项目快速启动
环境配置
确保你的开发环境满足以下要求:
- 操作系统:Ubuntu 22.04
- Python 版本:3.10
- CUDA 版本:12.2
- PyTorch 版本:2.3.0
安装必要的依赖:
$ git lfs install
$ git clone https://github.com/Henry-23/VideoChat.git
$ conda create -n metahuman python=3.10
$ conda activate metahuman
$ cd video_chat
$ pip install -r requirements.txt
权重下载
本项目需要下载特定的权重文件,可以通过以下方式获取:
# 创空间仓库已设置 git lfs 跟踪权重文件
$ git clone https://github.com/Henry-23/VideoChat.git
# 或者手动下载权重文件到 weights 目录下
# 具体权重文件的下载方法和路径请参考项目 README 文档
启动服务
启动项目服务,运行以下命令:
$ python app.py
3. 应用案例和最佳实践
本项目可以用于多种场景,例如在线客服、虚拟助手、智能对话系统等。以下是一些应用案例和最佳实践:
- 自定义数字人形象:你可以添加自己的数字人形象视频到项目目录中,并在代码中引用,以创建一个具有独特形象的对话系统。
- 音色克隆:通过上传参考音频,可以克隆特定音色,使得数字人的语音更加自然和个性化。
- 性能优化:针对不同的硬件环境,可以调整模型和推理方式,以达到最佳的性能和响应速度。
4. 典型生态项目
本项目的生态系统中包含了以下典型项目:
- ASR (Automatic Speech Recognition):使用 FunASR 进行自动语音识别。
- LLM (Large Language Model):采用 Qwen 大语言模型进行自然语言处理。
- End-to-end MLLM (Multimodal Large Language Model):使用 GLM-4-Voice 实现端到端的语音方案。
- TTS (Text to Speech):支持 GPT-SoVITS、CosyVoice 和 edge-tts 等多种文本转语音方案。
- THG (Talking Head Generation):使用 MuseTalk 生成逼真的数字人头像动画。
通过这些典型项目,开发者可以构建出功能丰富、交互自然的实时语音交互数字人应用。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考