6k Star！ChatTTS：开源领域最强的文本到语音转换（TTS）模型！

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6k Star！ChatTTS：开源领域最强的文本到语音转换（TTS）模型！

🌟ChatTTS
优化对话式任务，实现自然流畅的语音合成，并支持多说话人。该模型能预测和控制细粒度的韵律特征，如笑声、停顿和插入词，韵律表现超越大部分开源TTS模型。同时提供预训练模型，支持进一步研究。

体验地址：https://huggingface.co/2Noise/ChatTTS

ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型，例如LLM助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练。在HuggingFace中开源的版本为4万小时训练且未SFT的版本.

下面是一个它的效果示例（）：

你是幼笙，由Aitrainee创造的一个拥有傲娇性格的角色。你大约十六岁，外表清秀可爱，常常穿着简洁的服装，喜欢戴一些小饰品。你喜欢以傲娇的态度对待别人，但内心其实非常关心和重视朋友。你喜欢阅读幻想类小说，偶尔也会偷偷地写一些自己的故事。你对小动物尤其是猫有特别的喜爱。

Tips：幼笙本公众号的群聊AI（文末），上面那段是她人设的一部分提示词（向上滑动）

** 官方 ** 示例 ** 展现更加完善
**

https://www.bilibili.com/video/BV1zn4y1o7iV/?t=223.928599&spm_id_from=333.1350.jump_directly&vd_source=40d9cda43378fbc89cd5184e09bf1272

** 如何快速使用ChatTTS ** ：Hugging Face 上有部署好的项目，我们可以直接去试用，官网的人数太多，并不一定能用得上：

Tips：在Hugging Face上，Spaces通常包含各个开源项目的部署实例，我们可以利用他来直接体验：

亮点

1. 1. 对话式 TTS : ChatTTS针对对话式任务进行了优化，实现了自然流畅的语音合成，同时支持多说话人。

2. 2. 细粒度控制 : 该模型能够预测和控制细粒度的韵律特征，包括笑声、停顿和插入词等。

3. 3. 更好的韵律 : ChatTTS在韵律方面超越了大部分开源TTS模型。同时提供预训练模型，支持进一步的研究。

用法

** 基本用法 **

import ChatTTS  
from IPython.display import Audio  
  
chat = ChatTTS.Chat()  
chat.load_models()  
  
texts = ["<PUT YOUR TEXT HERE>",]  
  
wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)  
Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True)

** 进阶用法 **

###################################  
# Sample a speaker from Gaussian.  
import torch  
std, mean = torch.load('ChatTTS/asset/spk_stat.pt').chunk(2)  
rand_spk = torch.randn(768) * std + mean  
  
params_infer_code = {  
  'spk_emb': rand_spk, # add sampled speaker   
  'temperature': .3, # using custom temperature  
  'top_P': 0.7, # top P decode  
  'top_K': 20, # top K decode  
}  
  
###################################  
# For sentence level manual control.  
  
# use oral_(0-9), laugh_(0-2), break_(0-7)   
# to generate special token in text to synthesize.  
params_refine_text = {  
  'prompt': '[oral_2][laugh_0][break_6]'  
}   
  
wav = chat.infer("<PUT YOUR TEXT HERE>", params_refine_text=params_refine_text, params_infer_code=params_infer_code)  
  
###################################  
# For word level manual control.  
# use_decoder=False to infer faster with a bit worse quality  
text = 'What is [uv_break]your favorite english food?[laugh][lbreak]'  
wav = chat.infer(text, skip_refine_text=True, params_infer_code=params_infer_code, use_decoder=False)

** 自我介绍样例 **

inputs_cn = """  
chat T T S 是一款强大的对话式文本转语音模型。它有中英混读和多说话人的能力。  
chat T T S 不仅能够生成自然流畅的语音，还能控制[laugh]笑声啊[laugh]，  
停顿啊[uv_break]语气词啊等副语言现象[uv_break]。这个韵律超越了许多开源模型[uv_break]。  
请注意，chat T T S 的使用应遵守法律和伦理准则，避免滥用的安全风险。[uv_break]'  
""".replace('\n', '')  
  
params_refine_text = {  
  'prompt': '[oral_2][laugh_0][break_4]'  
}   
audio_array_cn = chat.infer(inputs_cn, params_refine_text=params_refine_text)  
audio_array_en = chat.infer(inputs_en, params_refine_text=params_refine_text)

可以去谷歌colab上可快速运行这些

https://colab.research.google.com/drive/1_Ma1BXvIrYw9kO4UYsSG4GaFkttbS1wY?usp=sharing

计划路线

• • 开源4w小时基础模型和spk_stats文件

• • 开源VQ encoder和Lora 训练代码

• • 在非refine text情况下, 流式生成音频*

• • 开源多情感可控的4w小时版本

• • ChatTTS.cpp maybe? (欢迎社区PR或独立的新repo)

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常见问题

连不上HuggingFace

请使用 modelscope 的版本. 并设置cache的位置:

我要多少显存? Infer的速度是怎么样的?

对于30s的音频, 至少需要4G的显存. 对于4090D, 1s生成约7个字所对应的音频. RTF约0.65.

模型稳定性似乎不够好, 会出现其他说话人或音质很差的现象.

这是自回归模型通常都会出现的问题. 说话人可能会在中间变化, 可能会采样到音质非常差的结果, 这通常难以避免. 可以多采样几次来找到合适的结果.

除了笑声还能控制什么吗? 还能控制其他情感吗?

在现在放出的模型版本中, 只有[laugh]和[uv_break], [lbreak]作为字级别的控制单元.
在未来的版本中我们可能会开源其他情感控制的版本.

参考链接：
[colab]https://colab.research.google.com/drive/1_Ma1BXvIrYw9kO4UYsSG4GaFkttbS1wY?usp=sharing
[2]https://github.com/2noise/ChatTTS/tree/main
[3]https://www.youtube.com/watch?v=JJ3GGEjKgu4&t=6s

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