当前位置：首页 > wzjs >正文

成都网络优化托管公司十大seo公司

wzjs 2025/8/28 5:55:00

成都网络优化托管公司,十大seo公司,在那做网站,原网站备案在哪简介 ChatTTS 是一个开源的文本转语音（Text-to-Speech, TTS）项目，由 2noise 团队开发，专门为对话场景设计。它在 GitHub 上广受欢迎，因其自然流畅的语音合成能力和多功能性而备受关注。项目背景目标：设计…

简介

在这里插入图片描述

ChatTTS 是一个开源的文本转语音（Text-to-Speech, TTS）项目，由 2noise 团队开发，专门为对话场景设计。它在 GitHub 上广受欢迎，因其自然流畅的语音合成能力和多功能性而备受关注。

项目背景

目标：设计初衷是为大语言模型（LLM）助手等对话任务提供高质量的语音生成能力，同时支持多语言和多样化的语音控制。
训练数据：完整版模型基于超过 10 万小时的中英文语音数据训练，开源版本则使用了 40,000 小时的预训练数据（未经过特定微调，SFT）。
许可：代码采用 AGPLv3+ 许可证，模型采用 CC BY-NC 4.0 许可证，仅限学术研究和非商业用途。

技术特点

ChatTTS 在开源 TTS 领域表现出色，尤其在韵律（prosody）和对话自然度上超越了许多同类模型。

多语言支持：支持中文和英文，能够处理混合语言输入（例如中英文混杂的句子），适合多语言对话场景。
生成式架构：基于生成式模型（可能结合 Transformer 和 VAE），支持端到端的语音合成，生成自然且富有表现力的语音。
细粒度控制：
** 支持特殊标记（如 [laugh] 表示笑声、[uv_break] 表示停顿、[oral_2] 表示口语化语气），用户可手动调整语音的情感、停顿和语调。
** 提供词级和句级的控制选项，例如调整语速、音色温度（temperature）和采样参数（top_K、top_P）。
零样本能力：通过随机采样音色（sample_random_speaker），可以生成多样化的说话人声音，无需特定训练。
流式生成：支持流式音频输出，适合实时应用。
开源资源：提供 40,000 小时预训练模型和音色统计文件（spk_stats），便于开发者进一步研究和优化。

安装与使用

环境要求

Python 3.11+，依赖 PyTorch、torchaudio 等库。
建议使用 GPU，至少 4GB 显存（生成 30 秒音频的最低要求），如 RTX 4090 可达 7 个语义 token/秒。

安装步骤


git clone https://github.com/2noise/ChatTTS
cd ChatTTS
conda create -n chattts python=3.11
conda activate chattts
pip install -r requirements.txt```### 基本使用示例
```python###################################
# Sample a speaker from Gaussian.rand_spk = chat.sample_random_speaker()
print(rand_spk) # save it for later timbre recoveryparams_infer_code = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(spk_emb = rand_spk, # add sampled speaker temperature = .3,   # using custom temperaturetop_P = 0.7,        # top P decodetop_K = 20,         # top K decode
)###################################
# For sentence level manual control.# use oral_(0-9), laugh_(0-2), break_(0-7) 
# to generate special token in text to synthesize.
params_refine_text = ChatTTS.Chat.RefineTextParams(prompt='[oral_2][laugh_0][break_6]',
)wavs = chat.infer(texts,params_refine_text=params_refine_text,params_infer_code=params_infer_code,
)###################################
# For word level manual control.text = 'What is [uv_break]your favorite english food?[laugh][lbreak]'
wavs = chat.infer(text, skip_refine_text=True, params_refine_text=params_refine_text,  params_infer_code=params_infer_code)
"""
In some versions of torchaudio, the first line works but in other versions, so does the second line.
"""
try:torchaudio.save("word_level_output.wav", torch.from_numpy(wavs[0]).unsqueeze(0), 24000)
except:torchaudio.save("word_level_output.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000)

应用场景

对话助手：为 LLM（如 ChatGPT）提供语音输出，增强交互体验。
教育与培训：生成自然语音用于语言学习或课程内容。
内容创作：用于视频配音、播播客或有声书的语音合成。
研究：学术研究人员可利用其开源模型探索 TTS 技术。

看看效果