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【机器学习】ChatTTS:开源文本转语音(text-to-speech)大模型天花板

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LDG_AGI
发布2024-08-13 14:34:20
2640
发布2024-08-13 14:34:20
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文章被收录于专栏:人工智能极简应用

一、引言

我很愿意推荐一些小而美、高实用模型,比如之前写的YOLOv10霸榜百度词条,很多人搜索,仅需100M就可以完成毫秒级图像识别与目标检测,相关的专栏也是CSDN付费专栏中排行最靠前的。今天介绍有一个小而美、高实用性的模型:ChatTTS。

二、TTS(text-to-speech)模型原理

2.1 VITS 模型架构

由于ChatTTS还没有公布论文,我们也不好对ChatTTS的底层原理进行武断。这里对另一个TTS里程碑模型VITS原理进行简要介绍,让大家对TTS模型原理有多认知。VITS详细论文见链接

VITS论文对训练和推理两个环节分别进行讲述:

2.2 VITS 模型训练

VITS模型训练:在训练阶段,音素(Phonemes)可以被简单理解为文字对应的拼音或音标。它们经过文本编码(Text Encode)和映射(Projection)后,生成了文本的表示形式。左侧的线性谱(Linear Sepctrogram)是从用于训练的音频中提取的 wav 文件的音频特征。这些特征通过后验编码器(Posteritor)生成音频的表示,然后通过训练对齐这两者(在模块 A 中)。节奏也是表达的重要因素,因此还加入了一个随机持续时间预测器(Stochasitic Duration Predictor)模块,根据音素和对齐结果对输出音频长度进行调整。

2.3 VITS 模型推理

VITS模型推理:在推理过程中,输入是文本对应的音素。将映射和对长度采样输入模型,将其转换为语音表示流,然后通过解码器将其转换为音频格式。

根据论文中描述的逻辑,文本数据被转换为音素(即词的拼音)并输入模型。模型学习了音素与音频之间的关系,包括说话者的音质、音高、口音和发音习惯等。

三、ChatTTS 模型实战

3.1 ChatTTS 简介

ChatTTS 是一款专门为对话场景(例如 LLM 助手)设计的文本转语音模型。

3.2 ChatTTS 亮点

  • 对话式 TTS: ChatTTS 针对对话式任务进行了优化,能够实现自然且富有表现力的合成语音。它支持多个说话者,便于生成互动式对话。
  • 精细的控制: 该模型可以预测和控制精细的韵律特征,包括笑声、停顿和插入语。
  • 更好的韵律: ChatTTS 在韵律方面超越了大多数开源 TTS 模型。我们提供预训练模型以支持进一步的研究和开发。

3.3 ChatTTS 数据集

  • 主模型使用了 100,000+ 小时的中文和英文音频数据进行训练。
  • HuggingFace 上的开源版本是一个在 40,000 小时数据上进行无监督微调的预训练模型。

3.4 ChatTTS 部署

3.4.1 创建conda环境
代码语言:javascript
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conda create -n chattts
conda activate chattts
3.4.2 拉取源代码
代码语言:javascript
复制
git clone https://github.com/2noise/ChatTTS
cd ChatTTS
3.4.3 安装环境依赖
代码语言:javascript
复制
pip install -r requirements.txt
3.4.4 启动WebUI
代码语言:javascript
复制
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 #指定显卡
nohup   python examples/web/webui.py --server_name 0.0.0.0 --server_port 8888 > chattts_20240624.out 2>&1 & #后台运行

执行后会自动跳转出webui,地址为server_name:server_port

3.4.5 WebUI推理

个人感觉:其中夹杂着“那个”、“然后”、“嗯...”等口头禅,学的太逼真了,人类说话不就是这样么。。

  • [uv_break]、[laugh]等符号进行断句、微笑等声音控制。
  • Audio Seed:用于初始化随机数生成器的种子值。设置相同的 Audio Seed 可以确保重复生成一致的语音,便于实验和调试。推荐 Seed: 3798-知性女、462-大舌头女、2424-低沉男。
  • Text Seed:类似于 Audio Seed,在文本生成阶段用于初始化随机数生成器的种子值。
  • Refine Text:勾选此选项可以对输入文本进行优化或修改,提升语音的自然度和可理解性。
  • Audio Temperature️:控制输出的随机性。数值越高,生成的语音越可能包含意外变化;数值较低则趋向于更平稳的输出。
  • Top_P:核采样策略,定义概率累积值,模型将只从这个累积概率覆盖的最可能的词中选择下一个词。
  • Top_K:限制模型考虑的可能词汇数量,设置为一个具体数值,模型将只从这最可能的 K 个词中选择下一个词。

3.5 ChatTTS 代码

代码语言:javascript
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import os, sys

if sys.platform == "darwin":
    os.environ["PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK"] = "1"

now_dir = os.getcwd()
sys.path.append(now_dir)

import random
import argparse

import torch
import gradio as gr
import numpy as np

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv("sha256.env")

import ChatTTS

# 音色选项:用于预置合适的音色
voices = {
    "默认": {"seed": 2},
    "音色1": {"seed": 1111},
    "音色2": {"seed": 2222},
    "音色3": {"seed": 3333},
    "音色4": {"seed": 4444},
    "音色5": {"seed": 5555},
    "音色6": {"seed": 6666},
    "音色7": {"seed": 7777},
    "音色8": {"seed": 8888},
    "音色9": {"seed": 9999},
    "音色10": {"seed": 11111},
}

def generate_seed():
    new_seed = random.randint(1, 100000000)
    return {
        "__type__": "update",
        "value": new_seed
        }

# 返回选择音色对应的seed
def on_voice_change(vocie_selection):
    return voices.get(vocie_selection)['seed']

def generate_audio(text, temperature, top_P, top_K, audio_seed_input, text_seed_input, refine_text_flag):

    torch.manual_seed(audio_seed_input)
    rand_spk = chat.sample_random_speaker()
    params_infer_code = {
        'spk_emb': rand_spk,
        'temperature': temperature,
        'top_P': top_P,
        'top_K': top_K,
        }
    params_refine_text = {'prompt': '[oral_2][laugh_0][break_6]'}

    torch.manual_seed(text_seed_input)

    if refine_text_flag:
        text = chat.infer(text,
                          skip_refine_text=False,
                          refine_text_only=True,
                          params_refine_text=params_refine_text,
                          params_infer_code=params_infer_code
                          )

    wav = chat.infer(text,
                     skip_refine_text=True,
                     params_refine_text=params_refine_text,
                     params_infer_code=params_infer_code
                     )

    audio_data = np.array(wav[0]).flatten()
    sample_rate = 24000
    text_data = text[0] if isinstance(text, list) else text

    return [(sample_rate, audio_data), text_data]


def main():

    with gr.Blocks() as demo:
        gr.Markdown("# ChatTTS Webui")
        gr.Markdown("ChatTTS Model: [2noise/ChatTTS](https://github.com/2noise/ChatTTS)")

        default_text = "四川美食确实以辣闻名,但也有不辣的选择。[uv_break]比如甜水面、赖汤圆、蛋烘糕、叶儿粑等,这些小吃口味温和,甜而不腻,也很受欢迎。[laugh]"
        text_input = gr.Textbox(label="Input Text", lines=4, placeholder="Please Input Text...", value=default_text)

        with gr.Row():
            refine_text_checkbox = gr.Checkbox(label="Refine text", value=True)
            temperature_slider = gr.Slider(minimum=0.00001, maximum=1.0, step=0.00001, value=0.3, label="Audio temperature")
            top_p_slider = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=0.9, step=0.05, value=0.7, label="top_P")
            top_k_slider = gr.Slider(minimum=1, maximum=20, step=1, value=20, label="top_K")

        with gr.Row():
            voice_options = {}
            voice_selection = gr.Dropdown(label="音色", choices=voices.keys(), value='默认')
            audio_seed_input = gr.Number(value=2, label="Audio Seed")
            generate_audio_seed = gr.Button("\U0001F3B2")
            text_seed_input = gr.Number(value=42, label="Text Seed")
            generate_text_seed = gr.Button("\U0001F3B2")

        generate_button = gr.Button("Generate")

        text_output = gr.Textbox(label="Output Text", interactive=False)
        audio_output = gr.Audio(label="Output Audio")

        # 使用Gradio的回调功能来更新数值输入框
        voice_selection.change(fn=on_voice_change, inputs=voice_selection, outputs=audio_seed_input)

        generate_audio_seed.click(generate_seed,
                                  inputs=[],
                                  outputs=audio_seed_input)

        generate_text_seed.click(generate_seed,
                                 inputs=[],
                                 outputs=text_seed_input)

        generate_button.click(generate_audio,
                              inputs=[text_input, temperature_slider, top_p_slider, top_k_slider, audio_seed_input, text_seed_input, refine_text_checkbox],
                              outputs=[audio_output, text_output])

        gr.Examples(
            examples=[
                ["四川美食确实以辣闻名,但也有不辣的选择。比如甜水面、赖汤圆、蛋烘糕、叶儿粑等,这些小吃口味温和,甜而不腻,也很受欢迎。", 0.3, 0.7, 20, 2, 42, True],
                ["What is [uv_break]your favorite english food?[laugh][lbreak]", 0.5, 0.5, 10, 245, 531, True],
                ["chat T T S is a text to speech model designed for dialogue applications. [uv_break]it supports mixed language input [uv_break]and offers multi speaker capabilities with precise control over prosodic elements [laugh]like like [uv_break]laughter[laugh], [uv_break]pauses, [uv_break]and intonation. [uv_break]it delivers natural and expressive speech,[uv_break]so please[uv_break] use the project responsibly at your own risk.[uv_break]", 0.2, 0.6, 15, 67, 165, True],
            ],
            inputs=[text_input, temperature_slider, top_p_slider, top_k_slider, audio_seed_input, text_seed_input, refine_text_checkbox],
        )
    
    parser = argparse.ArgumentParser(description='ChatTTS demo Launch')
    parser.add_argument('--server_name', type=str, default='0.0.0.0', help='Server name')
    parser.add_argument('--server_port', type=int, default=8080, help='Server port')
    parser.add_argument('--root_path', type=str, default=None, help='Root Path')
    parser.add_argument('--custom_path', type=str, default=None, help='the custom model path')
    args = parser.parse_args()

    print("loading ChatTTS model...")
    global chat
    chat = ChatTTS.Chat()

    if args.custom_path == None:
        chat.load_models()
    else:
        print('local model path:', args.custom_path)
        chat.load_models('custom', custom_path=args.custom_path)

    demo.launch(server_name=args.server_name, server_port=args.server_port, root_path=args.root_path, inbrowser=True)


if __name__ == '__main__':
    main()

通过import ChatTTS和chat = ChatTTS.chat()以及chat.infer对ChatTTS类进行引用,通过装载多个配置项进行不同语音类型的生成。

四、总结

本文首先以VITS为例,对TTS基本原理进行简要讲解,让大家对TTS模型有基本的认知,其次对ChatTTS模型进行step by step实战教学,个人感觉4万小时语音数据开源版本还是被阉割的很严重,可能担心合规问题吧。其次就是没有特定的角色与种子值对应关系,需要人工去归类,期待更多相关的工作诞生。

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原始发表:2024-06-25,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 二、TTS(text-to-speech)模型原理
    • 2.1 VITS 模型架构
      • 2.2 VITS 模型训练
        • 2.3 VITS 模型推理
        • 三、ChatTTS 模型实战
          • 3.1 ChatTTS 简介
            • 3.2 ChatTTS 亮点
              • 3.3 ChatTTS 数据集
                • 3.4 ChatTTS 部署
                  • 3.4.1 创建conda环境
                  • 3.4.2 拉取源代码
                  • 3.4.3 安装环境依赖
                  • 3.4.4 启动WebUI
                  • 3.4.5 WebUI推理
                • 3.5 ChatTTS 代码
                • 四、总结
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