热门开源项目ChatTTS: 国内语音技术突破,实现弯道超车


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目录

热门开源项目ChatTTS推荐

如何部署使用ChatTTS?

1.从GitHub下载

2.安装依赖项

3.导入所需库

4.初始化ChatTTS

5.准备文本

6.生成语音

7.播放音频

8.完成脚本

在线网站使用

体验地址:

效果反馈:

常见问题​


热门开源项目ChatTTS推荐

随着开源程序的发展,越来越多的程序员开始关注并加入开源大模型的行列。每个人对开源行业和项目的关注点各不相同,现在快来加入我们的开源热门项目推荐活动,分享你感兴趣的热门项目吧!

chattts作者本人也在 x 上表示,ChatTTS 突破了开源天花板。不过,目前开源的只是底模,没有经过 SFT 监督微调。 

​​最像人声的AI来了!语音开源天花板ChatTTS火速出圈,3天就斩获9k个star。

项目地址:https://github.com/2noise/ChatTTS/tree/main

ChatTTs是一种语音合成技术,它使用先进的人工智能算法和模型来生成自然流畅的语音输出。通过ChatTTs,计算机可以将文本转化为逼真的人声,并以多种语音风格和语调进行表达。这项技术在语音助手、虚拟主播、有声读物等领域具有广泛的应用潜力。

开源项目“ChatTTS”是一个文本转语音的工具,它具有以下特点:

1. 多语言支持:ChatTTS不仅可以说中文,还可以说英文,对于多种语言的转换都能应对自如。

2. 细粒度控制:该工具支持一些细节的控制,例如加入笑声、停顿和语气词,使得生成的语音更加生动有趣。

3. 逝去声音的复刻:ChatTTS能够复刻已经逝去的人的声音,例如乔布斯的发布会,让你随时可以重新聆听。

4. 高度逼真的模仿:无论是语调还是语气的变化,ChatTTS都能准确地模仿,并且几乎听不出来是由AI生成的。

5. 中英文混合:ChatTTS能够灵活处理中英文混合的情况,表现出半中半英的流利口音,展现出高水平的语言能力。

通过这些功能,ChatTTS在文本转语音的领域已经达到了一个新的水平。希望这个项目能够为用户带来更好的体验和更多的可能性。

如何部署使用ChatTTS?

1.从GitHub下载

从GitHub下载代码。

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

2.安装依赖项

在开始之前,请确保已安装所需的软件包。您将需要torch和ChatTTS。如果尚未安装,可以使用pip安装:

pip install torch ChatTTS

3.导入所需库

为您的脚本导入必要的库。您将需要torch、ChatTTS和IPython.display中的Audio。

import torch
import ChatTTS
from IPython.display import Audio

4.初始化ChatTTS

创建ChatTTS类的实例并加载预训练模型。

chat = ChatTTS.Chat()
chat.load_models()

5.准备文本

定义要转换为语音的文本。将<YOUR TEXT HERE>替换为您想要的文本。

texts = ["你好,欢迎使用ChatTTS!"]

6.生成语音

使用infer方法从文本生成语音。设置use_decoder=True以启用解码器。

wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)

7.播放音频

使用IPython.display中的Audio类播放生成的音频。将采样率设置为24,000 Hz并启用自动播放。

Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True)

8.完成脚本

这是供参考的完整脚本:

import torch
import ChatTTS
from IPython.display import Audio

# 初始化ChatTTS
chat = ChatTTS.Chat()
chat.load_models()

# 定义要转换为语音的文本
texts = ["你好,欢迎使用ChatTTS!"]

# 生成语音
wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)

# 播放生成的音频
Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True)

在线网站使用

如何觉得部署较为麻烦的,可以选择在线网站进行免费使用~

体验地址:

ChatTTS: Text-to-Speech For Chat

效果反馈:

项目一经发布,各路网友纷纷试用起来,给出了声音确实真假难辨。 

还有人拿 GPT 生成文本,让 ChatTTS「读」出来,语气语调和真人的差距非常小:

常见问题

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