ChatTTS是什么
ChatTTS是一款专为对话场景设计的支持中英文的文本转语音(TTS)模型,基于约10万小时的中英文数据进行训练,能够生成高质量、自然流畅的对话语音。ChatTTS针对对话式任务进行了优化,实现了更自然、流畅的语音合成,同时支持多说话人,还具备细粒度控制能力,能够预测和控制韵律特征,如笑声、停顿等,超越了大部分开源TTS模型。
ChatTTS的功能特色
- 文本转语音:ChatTTS能够将用户输入的文本信息实时转换成自然流畅的语音输出,适用于多种语言环境。
- 多语言支持:除了支持中文,ChatTTS还能够处理英文文本,使其能够服务于更广泛的用户群体。
- 情感和韵律调整:ChatTTS不仅能够转换文本,还能够根据文本内容调整语音的情感色彩和韵律特征,如语速、语调、停顿等,使得语音更加贴近真实人类说话的自然节奏。
- 语音角色选择:用户可以根据应用场景的需要,从多个预设的语音角色中选择最合适的声音,增加语音的个性化和表现力。
- 交互式Web界面:通过直观的Web界面,用户可以直接在浏览器中输入文本并获取语音输出,无需编写代码。
- 实时语音交互:ChatTTS支持实时语音合成,非常适合需要即时反馈的对话系统和交互式应用。
- 语音文件导出:用户可以将合成的语音导出为常见的音频文件格式,方便进行后续的编辑、分享或作为多媒体内容的一部分。
- 集成与兼容性:ChatTTS支持集成到各种平台和应用中,可以无缝集成到Web应用、移动应用、桌面软件等多种环境中。
- 情感标记系统:ChatTTS支持在文本中嵌入情感标记,允许用户精细控制语音输出的情感表达,如在文本中插入[laugh]标记来模拟笑声。
ChatTTS的官网入口
- 官方GitHub源码库:https://github.com/2noise/ChatTTS
- Hugging Face模型地址:https://huggingface.co/2Noise/ChatTTS
- ModelScope模型地址:https://www.modelscope.cn/models/pzc163/chatTTS/summary
如何运行ChatTTS
方法一、在线体验Demo
普通用户可以在ModelScope和Hugging Face上运行社区提供的在线ChatTTS WebUI版的Demo直接体验
- ModelScope版Demo:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/ChatTTS-demo/summary
- Hugging Face版Demo:https://huggingface.co/spaces/Dzkaka/ChatTTS
方法二、本地部署运行
- 安装环境:确保你的计算机上安装了Python和Git。
- SDK下载:安装ModelScope和SDK模型下载
#安装ModelScope pip install modelscope
#SDK模型下载 from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('pzc163/chatTTS')
- 获取源码:通过Git版本控制系统,从ModelScope的代码仓库克隆ChatTTS的源码到本地。
#Git模型下载 git clone https://www.modelscope.cn/pzc163/chatTTS.git
- 安装依赖:进入到项目目录,使用pip命令安装所需的Python依赖包。
pip install -r requirement.txt pip install Ipython pip install soundfile
- 模型推理:可使用魔搭社区免费算力,完成模型推理
from ChatTTS import Chat from IPython.display import Audio #下载模型 from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('pzc163/chatTTS') chat = Chat() chat.load_models(source='local', local_path=model_dir) texts = ["你好,我是ChatTTS,很高兴认识大家",] wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True) Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True) # save audio import soundfile as sf audio_data = wavs[0] if len(audio_data.shape) > 1: audio_data = audio_data.flatten() output_file = './output_audio2.wav' sf.write(output_file, audio_data, 24000) print(f"Audio saved to {output_file}")
- 搭建WebUI并运行
git clone https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/ChatTTS-demo.git cd ChatTTS pip install -r requirements.txt python app.py
ChatTTS的应用场景
- 虚拟助手和客服机器人:ChatTTS可以为虚拟助手和在线客服机器人提供自然、流畅的语音输出,提升用户体验。
- 有声读物和电子书:将文本内容转换为语音,为有声书和电子书提供语音朗读功能,方便用户在通勤或做家务时收听。
- 社交媒体和内容创作:在社交媒体平台或内容创作中,ChatTTS可以生成吸引人的语音内容,增加互动性和趣味性。
- 新闻和播客:自动将新闻稿或博客文章转换成语音,用于播客或新闻广播。
- 无障碍辅助:为视障人士或有阅读困难的用户提供语音辅助,使他们能够通过听来获取信息。
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