攻克F5-TTS中文数字发音难题：从文本预处理到模型优化全方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/f5/F5-TTS 在使用F5-TTS进行中文语音合成时，你是否遇到过数字"2025"被读成"二千零二十五"而非"二零二五"的尴尬？是否发现金融数据播报时"123.45"的小数点处理总是差强人意？本文将系统剖析中文数字发音的三大核心痛点，并基于F5-TTS项目架构提供可落地的解决方案，帮助你构建专业级的中文语音合成系统。
中文数字发音的三大痛点与技术挑战
中文数字发音的复杂性远超英文，主要体现在三个维度：
-
多模式转换难题：同一数字在不同语境下有完全不同的读法，如"2025年"读作"二零二五年"，而"2025人"则读作"二千零二十五人"
-
特殊符号处理：小数点、百分比、日期等符号的发音规则差异显著，例如"3.14"在数学场景读"三点一四"，在温度场景可能读"三度一四"
-
上下文依赖：数字发音需结合前后文语义，如"2008年"读作"二零零八年"，而"2008台"则读作"二千零八台"
F5-TTS项目的默认配置文件中，文本预处理模块未针对中文数字进行特殊优化，导致合成语音在处理数字时出现发音不自然的问题。
F5-TTS文本预处理流程解析
F5-TTS的文本转语音流程主要通过infer_cli.py实现，其核心处理步骤包括：
关键代码位于infer_cli.py的文本分块处理部分：
reg1 = r"(?=\[\w+\])"
chunks = re.split(reg1, gen_text)
reg2 = r"\[(\w+)\]"
for text in chunks:
if not text.strip():
continue
match = re.match(reg2, text)
# 语音合成处理逻辑
当前实现仅通过正则表达式进行简单的文本分块，缺乏对中文数字的专门处理，这是导致数字发音问题的根本原因。
解决方案一：构建中文数字智能转换模块
针对数字发音问题，我们首先需要实现一个智能数字转换模块，能够根据上下文自动选择正确的数字读法。建议在utils_infer.py中添加以下功能：
def chinese_number_converter(text):
"""智能中文数字转换函数
Args:
text: 包含数字的原始文本
Returns:
转换后的文本，数字已转换为正确的中文读法
"""
# 年份模式处理 (如2025 -> 二零二五)
text = re.sub(r'(\b)(\d{4})(年\b)', lambda m: f"{m.group(1)}{convert_year(m.group(2))}{m.group(3)}", text)
# 数量模式处理 (如2025人 -> 二千零二十五人)
text = re.sub(r'(\b)(\d+)([个只台本]\b)', lambda m: f"{m.group(1)}{convert_quantity(m.group(2))}{m.group(3)}", text)
# 小数模式处理 (如3.14 -> 三点一四)
text = re.sub(r'(\d+)\.(\d+)', lambda m: f"{convert_integer(m.group(1))}点{convert_decimal(m.group(2))}", text)
return text
这个转换函数需要配合两个辅助函数：convert_year专门处理年份的数字转换，convert_quantity处理数量相关的数字转换，convert_decimal处理小数部分。
解决方案二：配置文件驱动的数字读法控制
为了让普通用户也能轻松控制数字发音方式，建议扩展配置文件的功能，添加数字处理相关配置项：
[text_processing]
number_mode = "auto" # auto:自动, year:年份模式, quantity:数量模式, financial:金融模式
decimal_separator = "点" # 小数点读法
percentage_mode = "percent" # percent:百分比, baifenzhi:百分之
[voice_settings]
# 其他语音配置...
然后在infer_cli.py中加载这些配置：
# 读取数字处理配置
number_mode = config.get("text_processing", {}).get("number_mode", "auto")
decimal_separator = config.get("text_processing", {}).get("decimal_separator", "点")
# 在文本处理流程中应用
processed_text = chinese_number_converter(gen_text, number_mode, decimal_separator)
这种方式允许用户根据不同场景需求，通过修改配置文件灵活调整数字发音方式，无需修改代码。
解决方案三：模型推理参数优化
除了文本预处理外，调整模型推理参数也能改善数字发音质量。F5-TTS提供了多个可调整的推理参数，其中对数字发音影响较大的包括：
- CFG强度：控制文本与语音的匹配度，建议设置为
3.0-5.0 - 语速参数：数字部分建议适当降低语速，设置为
0.9-0.95 - 降噪步数：增加降噪步数可提高发音清晰度，建议设置为
50-100
在infer_cli.py中调整这些参数：
parser.add_argument(
"--cfg_strength",
type=float,
help=f"Classifier-free guidance strength, default {cfg_strength}, 建议数字处理设为4.0",
)
parser.add_argument(
"--speed",
type=float,
help=f"The speed of the generated audio, default {speed}, 数字处理建议设为0.9",
)
通过命令行参数或配置文件调整这些参数，可以显著改善数字发音的自然度和清晰度。
完整解决方案实施步骤
要在F5-TTS项目中完整实施中文数字发音优化方案，请按照以下步骤操作：
- 修改utils_infer.py：添加中文数字转换函数
- 扩展配置文件：添加数字处理相关配置项
- 更新infer_cli.py：集成数字转换功能和配置读取
- 调整推理参数：优化数字发音相关参数
- 测试验证：使用多场景测试用例进行验证
实施完成后，可通过以下命令测试效果：
python src/f5_tts/infer/infer_cli.py \
--config src/f5_tts/infer/examples/multi/story.toml \
--gen_text "2025年将有2008人参加会议，总预算3.14亿元" \
--cfg_strength 4.0 \
--speed 0.9
结语与后续优化方向
通过本文介绍的文本预处理优化、配置文件扩展和模型参数调整三大方案，F5-TTS的中文数字发音问题可以得到有效解决。后续可以从以下方向进一步优化：
- 基于机器学习的数字读法预测：训练专门的数字读法分类器，提高自动模式的准确率
- 领域专用数字处理模型：为金融、日期、温度等特定领域开发专用数字处理逻辑
- 用户自定义发音规则：允许用户通过配置文件定义个性化的数字发音规则
F5-TTS作为一个强大的文本转语音框架，通过持续优化中文处理能力，必将在中文语音合成领域发挥更大的作用。建议开发者关注项目的更新日志，及时获取官方的中文优化方案。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
