TTS入门学习资料汇总 - 专业的语音合成库
TTS(Text-to-Speech)是由Mozilla开发的一个专业的语音合成库,基于最新的深度学习研究成果,旨在实现训练简便、速度快、质量高的语音合成。本文整理了TTS的相关学习资源,帮助读者快速入门这一强大的语音合成工具。
项目简介
TTS是一个用于高级文本到语音转换的开源库。它具有以下特点:
- 基于最新的深度学习研究成果
- 易于训练、速度快、质量高
- 支持20多种语言
- 提供预训练模型和数据集质量评估工具
- 已在多个产品和研究项目中使用
学习资源
- 项目主页: GitHub - mozilla/TTS
- 安装指南: TTS安装说明
- 教程与示例: TTS教程与示例
- 预训练模型: TTS预训练模型
- 演示服务器: TTS演示服务器
- 命令行使用: 在终端使用TTS
- Docker镜像: TTS Docker镜像
- 语音样本: TTS语音样本
- 训练配方: TTS训练配方
- 相关论文集: 语音合成论文集
主要特性
TTS提供了多种先进的语音合成模型和功能:
- 文本到频谱图模型:Tacotron、Tacotron2、Glow-TTS、SpeedySpeech等
- 声码器模型:MelGAN、MultiBandMelGAN、GAN-TTS、ParallelWaveGAN等
- 说话人编码器
- 多说话人TTS支持
- 多GPU训练
- PyTorch模型转TensorFlow 2.0和TFLite
- 数据集分析工具
- 演示服务器
快速开始
安装TTS:
pip install TTS
使用预训练模型合成语音:
tts --text "Hello world!" \
--model_name "tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DDC" \
--vocoder_name "vocoder_models/en/ljspeech/multiband-melgan"
社区资源
- 问题反馈: GitHub Issues
- 使用讨论: Discourse论坛
- 一般讨论: Matrix频道
通过以上资源,读者可以快速入门TTS,掌握这一强大的语音合成工具。TTS不仅适用于研究人员,也可以轻松应用于各类产品开发中。希望本文的整理对您的学习和使用有所帮助。如有任何问题,欢迎在社区中交流讨论。