🍵 Matcha-TTS项目介绍
Matcha-TTS是一种新的非自回归神经网络TTS (文本转语音)方法,使用条件流匹配来加速基于ODE的语音合成。该方法具有以下特点:
- 具有概率性
- 内存占用小
- 合成语音自然度高
- 合成速度快
Matcha-TTS由Shivam Mehta等人开发,已被ICASSP 2024会议接收。
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在线Demo
您可以直接在HuggingFace Spaces上试用Matcha-TTS,无需安装任何环境。
安装使用
- 创建并激活conda环境:
conda create -n matcha-tts python=3.10 -y
conda activate matcha-tts
- 安装Matcha-TTS:
pip install git+https://github.com/shivammehta25/Matcha-TTS.git
- 运行CLI合成语音:
matcha-tts --text "Hello, Matcha-TTS!"
更多CLI参数和用法请参考GitHub README。
模型训练
如果您想使用自己的数据集训练Matcha-TTS模型,可以参考以下步骤:
- 准备数据集(以LJSpeech为例)
- 克隆Matcha-TTS代码库
- 修改配置文件
- 生成数据统计信息
- 运行训练脚本
详细的训练指南请查看Train with your own dataset部分。
其他资源
Matcha-TTS是一个开源项目,欢迎感兴趣的研究者和开发者参与贡献。如果您在研究中使用了Matcha-TTS,请引用相关论文:
@inproceedings{mehta2024matcha,
title={Matcha-{TTS}: A fast {TTS} architecture with conditional flow matching},
author={Mehta, Shivam and Tu, Ruibo and Beskow, Jonas and Sz{\'e}kely, {\'E}va and Henter, Gustav Eje},
booktitle={Proc. ICASSP},
year={2024}
}
通过本文的介绍,相信您对Matcha-TTS有了初步的了解。欢迎访问GitHub仓库获取更多信息,开始您的Matcha-TTS之旅!
