TensorFlowTTS入门指南 - 实时多语言语音合成框架

Ray

TensorFlowTTS

TensorFlowTTS简介

TensorFlowTTS是一个基于TensorFlow 2的实时、多语言语音合成框架。它提供了多种最先进的语音合成模型,如Tacotron-2、FastSpeech、FastSpeech2、MelGAN等,并支持英语、法语、韩语、中文和德语等多种语言,同时易于扩展到其他语言。

主要特性

高性能的语音合成能力
支持多语言,易于扩展
快速、可扩展、可靠
适合部署
基于抽象类,易于实现新模型
支持混合精度训练
支持单/多GPU梯度累积
支持TFLite转换
提供Android示例

快速开始

安装

使用pip安装:

pip install TensorFlowTTS

或从源码安装:

git clone https://github.com/TensorSpeech/TensorFlowTTS.git
cd TensorFlowTTS
pip install .

使用示例

这里展示一个使用FastSpeech2和Multi-Band MelGAN进行端到端语音合成的示例:

import tensorflow as tf
from tensorflow_tts.inference import TFAutoModel
from tensorflow_tts.inference import AutoProcessor

# 初始化模型
fastspeech2 = TFAutoModel.from_pretrained("tensorspeech/tts-fastspeech2-ljspeech-en")
mb_melgan = TFAutoModel.from_pretrained("tensorspeech/tts-mb_melgan-ljspeech-en")

# 文本处理
processor = AutoProcessor.from_pretrained("tensorspeech/tts-fastspeech2-ljspeech-en")
input_ids = processor.text_to_sequence("TensorFlowTTS is awesome!")

# 合成语音
mel_before, mel_after, _, _, _ = fastspeech2.inference(
    input_ids=tf.expand_dims(tf.convert_to_tensor(input_ids, dtype=tf.int32), 0),
    speaker_ids=tf.convert_to_tensor([0], dtype=tf.int32),
    speed_ratios=tf.convert_to_tensor([1.0], dtype=tf.float32),
    f0_ratios =tf.convert_to_tensor([1.0], dtype=tf.float32),
    energy_ratios =tf.convert_to_tensor([1.0], dtype=tf.float32),
)

audio = mb_melgan.inference(mel_after)[0, :, 0]

# 保存音频
import soundfile as sf
sf.write('./audio_generated.wav', audio.numpy(), 22050, "PCM_16")

支持的模型架构

TensorFlowTTS目前支持以下模型架构:

Tacotron-2
FastSpeech
FastSpeech2
MelGAN
Multi-band MelGAN
Parallel WaveGAN
HiFi-GAN

每个模型都有其独特的优势,可以根据具体需求选择合适的模型。

数据集准备和预处理

TensorFlowTTS提供了数据预处理脚本,支持LJSpeech、KSS、Baker等多个数据集。预处理步骤包括:

音频特征提取
文本转ID
计算mel谱图
数据标准化

详细的预处理步骤可以参考项目文档。

模型训练

TensorFlowTTS提供了易于使用的训练脚本,支持单GPU和多GPU训练。以FastSpeech2为例:

from tensorflow_tts.configs import FastSpeech2Config
from tensorflow_tts.models import TFFastSpeech2
from tensorflow_tts.trainers import Seq2SeqBasedTrainer

# 配置模型
config = FastSpeech2Config()
model = TFFastSpeech2(config)

# 定义trainer
trainer = Seq2SeqBasedTrainer(config, model=model, ...)

# 开始训练
trainer.compile()
trainer.fit()