文本转语音ChatTTS开源工具

最新推荐文章于 2025-04-08 21:02:52 发布
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文章标签： chatgpt AIGC python conda
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ChatTTS做为最近一款爆火的将文本转换为语音的开源工具，在语音合成方面有着诸多优势，目前有较多的网络视频以此在创作

开源地址：https://github.com/2noise/ChatTTS

目前该模型仅支持中文和英文对话，超过10万小时的数据训练，能够输出较高质量和多类型的语音，该模型从5月28日上线开源以来，目前在github上面已经收获25.3k Star；

ChatTTS的能够自然且富有表现力的合成语音，并且支持多个说话人进行互动对话；并且生成的语音自然流畅，能够控制停顿和笑声等动作；开发者介绍该模型进行了100,000+ 小时的中文和英文音频数据进行训练；

根据开发者提供的信息，目前是开源了4万小时基础模型和 spk_stats 文件，未来将做到开源 VQ 编码器和 Lora 训练代码，以及无需细化文本即可进行流式音频生成，开源具有多情感控制功能的 4 万小时版本，未来该团队可能会开源更多功能的ChatTTS模型；

并且已有社区成员基于此开源版本制作了便于使用的WEB UI界面和部署教程，不用繁琐的本地部署，降低了使用门槛，地址如下：https://huggingface.co/spaces/lenML/ChatTTS-Forge

大家可以尝试使用下

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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。
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说起，最广为人知的肯定是，之前试过确实很 OK，不过国内要使用比较麻烦而且收费，所以今天要说的是一款，它在的时间就获得了。为什么它如此受欢迎？而在 ChatTTS 开始发力之后，它的也接踵而至，其中比较知名的就是三金部署的——，它，让用户等几个常用项，并支持。接下来我们就从项目部署、使用、及 API 接口逐一介绍～
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ChatTTS_colab 为用户提供了一个功能强大且易于使用的语音合成工具。通过简化部署过程、提供丰富的功能和良好的用户体验，它使得高质量的语音合成技术更加平易近人。无论是个人用户还是开发者，都能在各种应用场景中轻松使用 ChatTTS_colab 实现文本到语音的转换。随着项目的不断发展和社区的贡献，我们有理由期待 ChatTTS_colab 在语音合成领域发挥更大的作用，为用户创造更多价值。
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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。可以去谷歌colab上可快速运行这些。
chattts流式输出
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### 实现 Chatts 的流式输出 为了实现在 ChatTTS 中的流式输出功能，可以考虑分段处理音频合成过程。通过调整 `infer` 方法的应用方式以及优化数据传输机制来达到实时或近似实时的效果[^2]。 ```python import time from queue import Queue import threading import torch import torchaudio from scipy.io.wavfile import write as wavwrite class StreamChatTTS: def __init__(self, config_path, device='cuda'): self.chat = ChatTTS.Chat() self.chat.load(source='custom', custom_path=config_path, device=device) self.queue = Queue() def infer_and_stream(self, text_chunks): threads = [] for idx, chunk in enumerate(text_chunks): thread = threading.Thread(target=self._process_chunk, args=(idx, chunk)) threads.append(thread) thread.start() # 控制并发线程数量以保持流畅度 if len(threads) >= 3 or idx == len(text_chunks)-1: for t in threads: t.join() threads.clear() def _process_chunk(self, index, text_chunk): waveforms = self.chat.infer([text_chunk]) waveform = torch.from_numpy(waveforms[0]) # 将每一段音频存入队列等待播放或其他操作 self.queue.put((index, waveform)) while not self.queue.empty(): current_index, audio_data = self.queue.get_nowait() filename = f"streamed_output{current_index}.wav" wavwrite(filename, 24000, audio_data.numpy()) print(f"Processed and saved {filename}") ``` 上述代码展示了如何创建一个名为 `StreamChatTTS` 的类来进行流式的文本转语音转换。该方法利用多线程技术并行化多个短语片段的推理计算，并通过 Python 内置模块 `queue.Queue()` 来管理这些片段之间的顺序关系。 值得注意的是，在实际应用中可能还需要进一步优化网络请求延迟、服务器响应时间等因素，从而确保整个系统的稳定性和用户体验的质量[^1]。
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