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Huggingface项目介绍：vits-simple-api
项目概述
vits-simple-api 是一个旨在简化 VITS（语音合成工具）使用的项目。通过这个项目，用户可以方便地调用 VITS API，实现文本到语音转换和语音转换等功能。项目兼容多个流行的模型，支持多种语言和语音参数的自定义配置，最大程度上方便用户的使用。
项目特点
- 文本到语音、语音转换：支持 VITS 技术，能够高质量地将文字转化为语音。
- 多模型支持：兼容 HuBert-soft VITS、vits_chinese、Bert-VITS2 和 W2V2 VITS等。
- 多语言处理：自动识别和处理多种语言， 用户可以根据需求自定义语言识别范围。
- GPU 加速：支持 GPU 加速，提升语音合成的速度和效率。
- SSML 支持：即将支持 SSML（语音合成标记语言），便于更高层次的文本控制。
在线体验
用户可以通过 Hugging Face 页面 或 Colab Notebook 体验在线演示，了解该项目的实际功能。
部署方法
vits-simple-api 提供多种部署方式，用户可以根据自身的技术环境选择合适的方式进行部署：
1. Docker 部署（推荐 Linux 环境）
-
步骤一：拉取 Docker 镜像
使用 wget 命令从 GitHub 获取安装脚本，运行后按照提示拉取必要的文件。 -
步骤二：启动容器
使用docker-compose up -d启动容器。 -
更新镜像
通过docker-compose pull更新镜像，然后重新启动容器以获得最新版本。
2. 虚拟环境部署
-
步骤一：克隆项目
使用 git 克隆项目到本地。 -
步骤二：安装 Python 依赖
建议使用 Python 3.10 配置一个虚拟环境，然后使用 pip 安装项目依赖。 -
步骤三：启动程序
使用python app.py启动项目。
3. Windows 快速部署包
-
步骤一：下载和解压
从项目的 发布页面 下载最新的部署包并解压。 -
步骤二：启动程序
运行start.bat启动项目。
模型加载
- 自动加载：在版本 0.6.6 起，项目会默认自动加载
data/models文件夹下的所有模型。 - 手动加载：更改配置文件中的
tts_config.auto_load为false，手动配置所需加载的模型路径。
GPU 加速
项目支持 GPU 加速，以进一步提高性能。
- Windows: 需安装 CUDA 和 PyTorch 的 GPU 版本。
- Linux: 安装过程类似，但环境依赖需自行配置。
WebUI
项目提供简易的 Web 界面：
- 推理前端: 默认访问地址为
http://127.0.0.1:23456 - 管理员后台: 默认访问地址为
http://127.0.0.1:23456/admin
功能选项与API详解
提供丰富的函数参数配置选项，用户可以通过 RESTful API 完成语音合成的各类请求。API 支持 GET 和 POST 请求，详细参数可参阅项目的具体文档说明。
学习与交流
目前该项目主要在中文社区进行交流，用户可以通过加入QQ群获取更多帮助：QQ 群链接
鸣谢
项目计引入了众多优秀的开源项目及工具，对所有为该项目贡献过代码和建议的人致以诚挚的感谢。
通过以上介绍，相信你已经对 vits-simple-api 项目有了更深入的了解。如果你有兴趣使用或加入到该项目中，欢迎查看其 GitHub 页面。
