实时语音交互数字人项目教程

实时语音交互数字人项目教程

VideoChat 实时语音交互数字人,支持端到端语音方案(GLM-4-Voice - THG)和级联方案(ASR-LLM-TTS-THG)。可自定义形象与音色,无须训练,支持音色克隆,首包延迟低至3s。Real-time voice interactive digital human, supporting end-to-end voice solutions (GLM-4-Voice - THG) and cascaded solutions (ASR-LLM-TTS-THG). Customizable appearance and voice, supporting voice cloning, with initial package delay as low as 3s. VideoChat 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoChat

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。

VideoChat 实时语音交互数字人,支持端到端语音方案(GLM-4-Voice - THG)和级联方案(ASR-LLM-TTS-THG)。可自定义形象与音色,无须训练,支持音色克隆,首包延迟低至3s。Real-time voice interactive digital human, supporting end-to-end voice solutions (GLM-4-Voice - THG) and cascaded solutions (ASR-LLM-TTS-THG). Customizable appearance and voice, supporting voice cloning, with initial package delay as low as 3s. VideoChat 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoChat

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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