Mozilla TTS项目实战：基于DDC-TTS与ParallelWaveGAN的语音合成教程-优快云博客

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Mozilla TTS项目实战：基于DDC-TTS与ParallelWaveGAN的语音合成教程

TTS :robot: :speech_balloon: Deep learning for Text to Speech (Discussion forum: https://discourse.mozilla.org/c/tts) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tts/TTS

前言

语音合成（Text-to-Speech, TTS）技术近年来取得了显著进展，Mozilla TTS作为一个开源的语音合成工具包，集成了多种先进的语音合成模型。本文将重点介绍如何利用Mozilla TTS中的DDC-TTS（Double Decoder Consistency Tacotron2）模型和ParallelWaveGAN声码器实现高质量的语音合成。

技术背景

DDC-TTS模型

DDC-TTS是基于Tacotron2架构改进的语音合成模型，其核心创新是引入了双解码器一致性（Double Decoder Consistency）机制。传统TTS模型在生成长序列时容易出现注意力不稳定的问题，而DDC机制通过：

使用两个独立的解码器并行工作
强制两个解码器的输出保持一致
通过一致性损失函数优化模型

这种方法显著提高了合成语音的稳定性和自然度。在本示例中，模型仅训练了130K步（约3天），使用单GPU即可获得不错的效果。

ParallelWaveGAN声码器

ParallelWaveGAN是一种基于生成对抗网络（GAN）的声码器，相比传统的Griffin-Lim算法，它能生成更高质量的语音波形。其特点包括：

多频带处理机制，提高合成效率
对抗训练策略，增强语音自然度
并行生成能力，提升推理速度

本示例中的ParallelWaveGAN模型训练了1.45M步，使用真实频谱图作为输入。

环境准备

硬件要求

CPU即可运行（但GPU会显著加速）
建议内存≥8GB
存储空间≥1GB（用于存放模型）

软件依赖

Python 3.x
PyTorch
Mozilla TTS库
其他音频处理库（librosa等）

模型加载与配置

1. 加载TTS模型

# 加载配置文件
TTS_CONFIG = load_config("data/config.json")

# 初始化音频处理器
TTS_CONFIG.audio['stats_path'] = 'data/scale_stats.npy'
ap = AudioProcessor(**TTS_CONFIG.audio)

# 初始化模型
num_chars = len(phonemes) if TTS_CONFIG.use_phonemes else len(symbols)
model = setup_model(num_chars, len(speakers), TTS_CONFIG)

# 加载预训练权重
cp = torch.load("data/tts_model.pth.tar", map_location=torch.device('cpu'))
model.load_state_dict(cp['model'])
model.eval()

2. 加载声码器模型

# 加载声码器配置
VOCODER_CONFIG = load_config("data/config_vocoder.json")

# 初始化声码器
vocoder_model = setup_generator(VOCODER_CONFIG)
vocoder_model.load_state_dict(torch.load("data/vocoder_model.pth.tar", map_location="cpu")["model"])
vocoder_model.remove_weight_norm()
vocoder_model.eval()

# 初始化声码器的音频处理器
ap_vocoder = AudioProcessor(**VOCODER_CONFIG['audio'])

语音合成实现

核心合成函数

def tts(model, text, CONFIG, use_cuda, ap, use_gl, figures=True):
    # 记录开始时间
    t_1 = time.time()
    
    # 使用TTS模型生成梅尔频谱
    waveform, alignment, mel_spec, mel_postnet_spec, stop_tokens, inputs = synthesis(
        model, text, CONFIG, use_cuda, ap, speaker_id, style_wav=None,
        truncated=False, enable_eos_bos_chars=CONFIG.enable_eos_bos_chars
    )
    
    # 使用声码器将频谱转换为波形
    if not use_gl:
        waveform = vocoder_model.inference(torch.FloatTensor(mel_postnet_spec.T).unsqueeze(0))
        waveform = waveform.flatten()
    
    # 处理输出
    if use_cuda:
        waveform = waveform.cpu()
    waveform = waveform.numpy()
    
    # 计算性能指标
    rtf = (time.time() - t_1) / (len(waveform) / ap.sample_rate)  # 实时因子
    tps = (time.time() - t_1) / len(waveform)  # 每步时间
    
    # 输出结果
    print(f"波形形状: {waveform.shape}")
    print(f"总耗时: {time.time() - t_1:.2f}s")
    print(f"实时因子: {rtf:.2f}")
    print(f"每步时间: {tps:.6f}s")
    
    # 播放音频
    IPython.display.display(IPython.display.Audio(waveform, rate=CONFIG.audio['sample_rate']))
    
    return alignment, mel_postnet_spec, stop_tokens, waveform

执行合成

sentence = "Bill got in the habit of asking himself 'Is that thought true?' and if he wasn't absolutely certain it was, he just let it go."
align, spec, stop_tokens, wav = tts(model, sentence, TTS_CONFIG, use_cuda, ap, use_gl=False)