《ChatTTS一键安装详细教程》

         ChatTTS 属于一种依托深度学习的文本转语音技术,能够把文本内容转换成自然且流畅,宛如真人发声的语音。ChatTTS 可以更出色地领会,理解文本所蕴含的情感、语调和语义,进而在语音输出时展现出更为精准和鲜活的各种情感。借助对大规模语音数据的训练以及运用高级的神经网络模型,ChatTTS 实现了对文本情感理解与表达,让语音输出效果更接近人类的表达方式。
 
       ChatTTS 的应用范畴颇为广泛,特别是在语音助手、虚拟主播、有声书等领域具备极大的潜力。举例来说,在语音助手这一方面,ChatTTS 能够给予语音助手更生动、自然的声音,增强用户的体验感。

下载ChatTTS模型 

系统环境:Windows10

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

下载到本地后解压,解压后双击 app.exe 即可使用。

双击运行后会出现如下图,里面有个启动地址,输入到浏览器打开主页。

进入到ChatTTS界面,如下图。

        可以修改参数,后点击立即合成声音即可,等待一会,生成完毕声音会显示在下面,点击就可以播放了。 

1、ABOT-M1详细参数 一、功能要求: 1、通过激光传感器和视觉传感器躲避障碍物并对所处环境建图并执行移动前给定的运动路径,通过视觉传感器完成目标识别、跟踪。 2、可以作为中国机器人及人工智能大赛-机器人任务挑战赛(自主巡航)平台。 3、通过视觉传感器完成避障、人脸识别、人体识别、轮廓识别、二维码识别、物体识别、物体跟踪等指定任务。 4、装配麦克纳姆轮可实现全向运动。 5、主控制器中内置了WIFI通信模块,可以通过 PC 或笔记本电脑等进行基于WIFI的远程控制。 6、深度融合多模态大模型(Deep Seek R1、Doubao、GLM等),可实现图像理解、视频理解、智能交互、自主编程、智能纠错、AI学习助手等功能。 二、产品参数: 1)人工智能控制器:X86架构芯片INTEL 工控机,双核四线程,数据处理主频最高不低于3.4GHz,内存不低于8GB,主频不低于2400MHz,数据存储不低于256GBSSD,300MB/s。具备蓝牙及WIFI通讯功能。本地部署funasr、whisper、chatTTS、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、llama3.2-3B等模型,接入Deep Seek R1、Doubao、GLM等多模态大模型。 2)从控制器:ARM Cortex™-M4内核,不低于4路高精度伺服控制,支持速度控制,电流控制,各种模式下运动控制参数可调。 3)车体结构:高强度航空铝合金车体,车身尺寸不低于35*29*42cm(长*宽*高),自重不低于7kg,整体负载不低于10kg,最大速度不低于0.5m/s。4路伺服电机配备的里程计分辨率不低于3960脉冲/圈。四轮须配备麦克纳姆轮,四轮采用麦克纳姆轮,轮子直径9.7cm。 4)传感系统:激光雷达,测量范围不小于12m;九轴姿态传感器(三轴加速度,三轴陀螺仪,三轴磁场);视觉传感器,分辨率不低于1080p、最高帧率不低于120帧;编码器,精度不低于3960脉冲/圈。 5)扩展接口:5V、12V电源输出,1路HDMI高清输出口,4路USB接口,1路type-C接口,1路音频输入/输出口,1个SD读卡器接口。 6)供电方案:车体内置12V15AH动力锂电池组,连续工作时间不低于3小时。射击模块独立供电,独立电源显示。 7)●软件功能:基于funasr、Whisper等深度学习模型的短语音识别,基于chaTTS深度学习模型的TTS语音合成,基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、llama3.2-3B等单模态模型的文本生成与检索,基于多模态大模型的图像语义理解、视频理解、智能交互、智能纠错、自主编程,须具备gmapping、hector、cartographer、navigation导航功能,人脸识别、目标跟踪、行人检测、二维码扫描、特征点跟踪、视觉跟踪射击,必须具备智能语音交互,必须具备仿真竞赛验证功能(机器人任务挑战赛-自主巡航)仿真平台场地设置要与机器人任务挑战赛-自主巡航一致,调试代码可直接在机器人平台上使用)。 8)●和国际青年人工智能大赛组委会联合开发的配套课程清单(包含不限于):ros基础教程、上手指南、Gmapping建图、Hector建图、Navigation导航实验、Navigation多点导航、语音听写、语音控制运动、二维码识别实验、二维码视觉跟踪实验、封闭空间内建图导航实验,基于深度学习的ASR实验,基于深度学习的TTS实验,基于多模态大模型的智能交互实验,基于多模态大模型的图像语义理解实验,基于多模态大模型的视频理解实验,基于多模态大模型的智能纠错实验,基于机器学习的机器人唤醒实验,基于多模态大模型的自主编程实验,智能语音交互实验,仿真竞赛验证(机器人任务挑战赛-自主巡航)实验,整体课程方案包含仿真环境和实体机环境教学方案,配套课程不少于32学时(仿真环境教学方案不少于12学时),实验指导书不小于300页。 9)●须可参加“中国机器人及人工智能大赛—机器人任务挑战赛-(自主巡航)”、“国际青年人工智能大赛的定位巡航”、“全球校园人工智能算法精英大赛(机器人视觉巡航赛)”,并能够提供至少一个比赛组委会提供的比赛相关证明材料。 10)此设备开发环境为 ubuntu18.04+ROS melodic 按照这些参数我怎么去购买一个符合无人车视觉巡航赛的小车
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