【手把手教学】最新ChatTTS语音合成项目使用指南【附所有源码与模型】 |
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【手把手教学】最新ChatTTS语音合成项目使用指南【附所有源码与模型】
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《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！ 《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】48.【车辆检测追踪与流量计数系统】49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】50.【基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统】51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】52.【高压输电线绝缘子缺陷智能检测系统】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~ 《------正文------》 引言这几天看到ChatTTS语音合成项目貌似很火爆，就抽空体验了一下，整体感觉语音还是比较自然的，不过整个项目说明比较简单，没有给出更详细的使用方法。比如如何控制音色，选择固定人声等，希望后面能够更加完善。 本文详细介绍了ChatTTS项目的基本使用步骤与方法，我在使用过程中遇到了一些坑，都替小伙伴们提前解决了。本文提供的所有项目源码、模型文件和示例代码等内容，只需配置好环境既可体验。所有文件获取方式见文末。 ChatTTS简介ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型。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。 项目亮点对话式 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。 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。 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。 下载源码源码地址：https://github.com/2noise/ChatTTS 下载源码后解压如下： 使用conda 创建虚拟环境配置【输入安装命令前，需进入到项目目下】。命令如下： conda create -n ChatTTS python=3.9 # 创建新的虚拟环境 source activate ChatTTS # 激活新建的虚拟环境 pip install -r requirements.txt #安装项目需要的库 项目使用步骤 导入需要的库 import ChatTTS from wave import Wave_write import numpy as np 加载模型这里需要自行修改base_path 的路径，改成你自己的项目路径： base_path = r'D:\1MyShare\VoiceProgram\ChatTTS-main\ChatTTS-main\ChatTTS' chat = ChatTTS.Chat() chat.load_models(source='local',local_path=base_path) 模型推理 # 输入文本 inputs = """大家好，我是阿旭。专注于python、机器学习及人工智能等相关技术分享，感谢大家的点赞关注""" # 笑声、停顿等按需要添加的输入文本中具体位置 params_refine_text = { 'prompt': '[oral_2][laugh_0][break_4]' } wavs = chat.infer(inputs, params_refine_text=params_refine_text)[0] 语音保存将结果保存到test4.wav文件中： sample_rate = 24000 # 转换数据类型并调整到合适的范围 # audio_data_rescaled = (wavs * 32767).astype(np.int16).flatten() audio_data_rescaled = (wavs * 28000).astype(np.int16).flatten() # 创建并打开一个wav文件用于写入 with Wave_write('test4.wav') as wave_file: wave_file.setparams((1, 2, sample_rate, len(audio_data_rescaled), 'NONE', 'not compressed')) wave_file.writeframes(audio_data_rescaled.tobytes()) 资料获取关于本文的相关代码及相关模型资料等都已打包好，供需要的小伙伴们学习，获取方式如下： 关注文末名片G-Z-H：【阿旭算法与机器学习】，发送【开源】即可免费获取 |
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