35k star,一款颠覆性的文本转语音神器,已开源!

ChatTTS:开源最强文本转真人语音工具 也快到期末了,最近就基本不做别的事情,主要对期末进行复习和做自己喜欢的一些事情,下面是对自己发现的一个好玩的项目进行分享,如果不想太麻烦的话,直接看3.3有直接可以运行的版本进行使用.ChatTTS(Chat Text-to-Speech)是一种技术,它允许计算机程序将文本转换成口语,即语音输出。这种技术广泛应用于各种场景,比如语音助手、电子书阅读器、自动电话系统、辅助技术等。用户输入文本,ChatTTS系统会将这些文本转换成语音,然后通过扬声器播放出来,或者通过音频文件保存。 阅读详情

👉 这是一个或许对你有用的社群

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👉这是一个或许对你有用的开源项目

国产Star破10w的开源项目,前端包括管理后台、微信小程序,后端支持单体、微服务架构

RBAC权限、数据权限、SaaS多租户、商城、支付、工作流、大屏报表、ERP、CRM、AI大模型、IoT物联网等功能:

  • 多模块:https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro

  • 微服务:https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud

  • 视频教程:https://doc.iocoder.cn

【国内首批】支持 JDK17/21+SpringBoot3、JDK8/11+Spring Boot2双版本 

来源:极客之家


近年来,随着生成式AI技术的爆发式发展,文本转语音(TTS)领域迎来了一位颠覆性选手——ChatTTS。该项目在GitHub上拥有35.2k star,被业界誉为“最接近真人语音特征的开源TTS模型”。

亮点

  • 对话式 TTS: ChatTTS 针对对话式任务进行了优化,能够实现自然且富有表现力的合成语音。它支持多个说话者,便于生成互动式对话。

  • 精细的控制: 该模型可以预测和控制精细的韵律特征,包括笑声、停顿和插入语。

  • 更好的韵律: ChatTTS 在韵律方面超越了大多数开源 TTS 模型。我们提供预训练模型以支持进一步的研究和开发。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

  • 项目地址:https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

  • 视频教程:https://doc.iocoder.cn/video/

使用教程

克隆仓库

git clone https://github.com/2noise/ChatTTS
cd ChatTTS

安装依赖

1. 直接安装
pip install --upgrade -r requirements.txt
2. 使用 conda 安装
conda create -n chattts
conda activate chattts
pip install -r requirements.txt

可选 : 如果使用 NVIDIA GPU(仅限 Linux),可安装 TransformerEngine。

快速启动

确保在执行以下命令时,处于项目根目录下。

1. WebUI 可视化界面
python examples/web/webui.py
2. 命令行交互

生成的音频将保存至 ./output_audio_n.mp3

python examples/cmd/run.py "Your text 1." "Your text 2."

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

  • 项目地址:https://github.com/YunaiV/yudao-cloud

  • 视频教程:https://doc.iocoder.cn/video/

优缺点分析

优点:

  • 生成质量高: ChatTTS利用先进的Transformer架构和大规模预训练技术,生成的语音自然度高,接近真人发声。

  • 灵活性强: 由于采用了统一的文本到文本框架,ChatTTS可以处理多种语言任务,不仅限于语音合成,还可以进行翻译、摘要等任务。

  • 开源社区支持: ChatTTS是一个开源项目,得到了广泛的社区支持和贡献,提供了丰富的资源和工具供开发者使用。

缺点:

  • 计算资源需求高: 高质量的语音生成需要大量的计算资源,特别是在训练和微调阶段,对硬件性能有较高要求。

  • 数据依赖性强: 生成效果严重依赖于训练数据的质量和多样性,在某些特定应用场景下,可能需要大量的特定数据进行微调。

  • 实时性不足: 由于生成过程的复杂性,在某些实时应用中可能存在延迟,特别是在处理复杂文本和生成长段语音时。

应用场景

  • 智能助手: 为ChatGPT等LLM增加拟人化语音交互能力。

  • 有声内容创作: 自动生成有声书、播客旁白,支持分角色朗读。

  • 教育领域: 制作带情感反馈的语言学习材料。

  • 无障碍服务: 为视障用户提供更自然的语音阅读体验。

界面展示

主页面
多音色选择
输入文字、开始生成
API调用功能

开源地址

https://github.com/2noise/ChatTTS


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