Github
Huggingfacevits_chinese 项目介绍
项目概述
vits_chinese 是一个文本到语音合成（TTS）学习项目，基于 BERT 和 VITS 技术，并结合了一些微软的自然语音特性。本项目主要面向于是希望深入理解和研究 TTS 算法的开发者，而不是为直接生产使用而设计的解决方案。
项目特性
- 隐藏的韵律嵌入：借助 BERT 技术，获取语法中的自然停顿。
- 语音自然误差减少：从 NaturalSpeech 获取推理损失，减少语音音质误差。
- 高品质音频：采用 VITS 框架，提升合成语音的音质。
- 模块化蒸馏：通过模块化蒸馏来加速模型运行。
安装与运行
要开始使用 vits_chinese，需要安装相应的依赖并完成一些基础配置。以下步骤概述了安装过程：
-
安装必要的库：
pip install -r requirements.txt -
编译对齐模块：
cd monotonic_align python setup.py build_ext --inplace -
使用预训练模型进行推理： 下载预训练模型后，运行以下命令进行语音合成：
python vits_infer.py --config ./configs/bert_vits.json --model vits_bert_model.pth
模型训练
为了训练自己的模型，用户需要准备语料数据，并进行如下数据预处理：
-
数据采样率转换：
python vits_resample.py -w [input path]:[./data/Wave/] -o ./data/waves -s 16000 -
标注整理：将文本数据转换为指定的格式，支持汉字和声韵母两种标注形式。
-
模型训练：
python train.py -c configs/bert_vits.json -m bert_vits
在线体验与其他功能
- 在线演示：用户可以通过在线demo链接体验模型效果。
- 自然停顿优化：修改语音合成参数以提高生成语音的自然性。
- 模型压缩：基于知识蒸馏技术，实现模型的压缩并加速。
- 多发音人支持：项目还支持多发音人的语音生成和克隆。
适用场景
项目主要用于TTS技术的学习与研究，适合对TTS合成语音的工程技术感兴趣的开发者和研究人员，通过对这些技术的学习，实现更高质量和更自然的语音合成。
贡献者与资源
vits_chinese 项目汇集了多个开源项目和研究成果，感谢所有贡献者的努力，使得这个项目得以实现。从资料下载到模型优化，整个项目都开放给社区开发者进行二次开发和试验。
总结
vits_chinese 是一个功能强大且灵活的 TTS 学习工具，凭借最新的技术框架和开放的学习资源，使研究者和开发者能够探索和掌握文本到语音合成的种种可能性。未来的开发者可在此基础上开发出更高效、更具表现力的语音合成系统。
