ChatTTS技术解析：专为对话场景优化的语音合成系统-优快云博客

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ChatTTS技术解析：专为对话场景优化的语音合成系统

ChatTTS ChatTTS 是一个用于日常对话的生成性语音模型。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatTTS

项目概述

ChatTTS是一款专为日常对话场景设计的生成式语音合成模型，特别适合LLM助手等交互式应用场景。该项目由2noise团队开发，采用先进的深度学习技术，在语音自然度和表现力方面展现出显著优势。

核心特性

1. 对话优化设计

ChatTTS针对对话场景进行了专门优化，能够生成自然流畅、富有表现力的语音。模型支持多说话人功能，可实现拟人化的交互体验。

2. 精细控制能力

该模型具备独特的细粒度控制能力，可以精确预测和调控以下语音特征：

笑声（支持0-2级强度控制）
停顿（支持0-7级时长控制）
语气词插入
语调变化

3. 卓越的韵律表现

相比大多数开源TTS模型，ChatTTS在语音韵律方面表现更为出色，能够生成更接近真人对话的语音效果。

技术架构

训练数据

基础模型使用超过100,000小时的中英文语音数据进行训练
开源版本提供40,000小时的预训练模型（不含SFT微调）

模型特点

采用自回归架构，类似Bark和Valle的设计思路
使用GVQ（Group Vector Quantization）作为音频tokenizer
集成Vocos作为预训练的声码器

快速入门指南

环境安装

基础安装

pip install ChatTTS

开发环境安装

git clone 项目仓库地址
cd ChatTTS
pip install -e .

基础使用示例

import ChatTTS
import torchaudio

# 初始化模型
chat = ChatTTS.Chat()
chat.load(compile=True)  # 开启编译优化以获得更好性能

# 文本输入
texts = ["欢迎使用ChatTTS语音合成系统", "这是一款专为对话设计的TTS模型"]

# 生成语音
wavs = chat.infer(texts)

# 保存结果
torchaudio.save("output.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000)

高级功能应用

1. 说话人控制

# 从高斯分布中采样随机说话人特征
rand_spk = chat.sample_random_speaker()
print(f"当前说话人特征: {rand_spk}")

# 使用特定说话人特征生成语音
params = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(
    spk_emb=rand_spk,
    temperature=0.3,
    top_P=0.7,
    top_K=20
)

2. 韵律标记控制

# 使用特殊标记控制语音表现
text = "这是一个[uv_break]带有停顿[laugh][lbreak]的示例"
params = ChatTTS.Chat.RefineTextParams(
    prompt='[oral_2][laugh_0][break_4]'
)

wavs = chat.infer(text, params_refine_text=params)