ChatTTS项目解析：专为对话场景优化的文本转语音技术

最新推荐文章于 2025-05-30 09:10:17 发布

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ChatTTS项目解析：专为对话场景优化的文本转语音技术

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是一款专为对话场景设计的文本转语音(TTS)模型，特别适合作为LLM助手的语音交互组件。该项目由2noise团队开发，采用先进的语音合成技术，能够生成自然流畅、富有表现力的语音输出。

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，能够处理日常交流中的各种语音特征，包括：

自然停顿
语气变化
对话节奏控制

2. 精细控制能力

模型支持对语音特征的精细控制：

笑声控制：支持不同强度的笑声合成
停顿控制：可精确控制语句间的停顿时长
语气词插入：支持添加"嗯"、"啊"等自然语气词

3. 多语言支持

当前版本支持：

中文（主要优化语言）
英文（实验性支持）

技术架构

训练数据

主模型训练使用了超过100,000小时的中英文语音数据
开源版本基于40,000小时数据预训练

模型特点

采用自回归式架构，类似Bark和Valle模型
使用GVQ作为音频标记器
集成Vocos作为预训练语音编码器

安装与使用

环境准备

建议使用Python 3.8+环境，并安装以下依赖：

pip install torch torchaudio

基础使用示例

import ChatTTS
import torchaudio

# 初始化模型
chat = ChatTTS.Chat()
chat.load(compile=True)  # 编译模式可获得更好性能

# 文本转语音
texts = ["你好，这是一个测试语音"]
wavs = chat.infer(texts)

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

高级控制示例

# 随机采样说话人特征
rand_spk = chat.sample_random_speaker()

# 设置精细控制参数
params_infer_code = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(
    spk_emb=rand_spk,
    temperature=0.3,
    top_P=0.7,
    top_K=20
)

# 添加特殊控制标记
text = "这是什么[laugh]有趣的东西[uv_break]让我看看"
wavs = chat.infer(text, skip_refine_text=True, params_infer_code=params_infer_code)