【GitHub项目推荐--TTS】【转载】_github 文字转语音

GPT-SoVITS

GPT-SoVITS 是一个开源黑科技，只需要 1 分钟的语音就能实现声音克隆、文本到语音转换。少量样本就可以训练出一个优秀的 TTS 模型。

它具有以下主要特性： 

• 零样本 TTS：输入 5 秒的声音样本，即可体验即时的文本到语音转换。 

• 少样本 TTS：只需 1 分钟的训练数据，就可以微调模型，以提高语音相似度和真实感。 

跨语言支持：可以用与训练数据集不同的语言进行推理，目前支持英语、日语和中文。集成了一些工具，包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文 ASR 和文本标签，帮助初学者创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。

开源地址：https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS

Bark   开源文本转语音!

Bark 是 Suno 的开源文本转语音+模型；开源协议MIT，可以用来商业化！！

github源代码：

https://github.com/suno-ai/bark

国内源代码：

http://www.gitpp.com/pythonking/bark

Bark的介绍

Bark 是由 Suno 开源的一个文本转语音（Text-to-Speech, TTS）模型，这个模型不仅限于将文本转换成语音，它的独特之处在于它是一个文本到音频（Text-to-Audio, TTA）模型，能够生成包括语音、音乐、背景噪音和简单音效在内的多种音频内容。Bark 使用转换器（Transformer）架构，这是一种深度学习技术，能够处理并生成高度逼真的音频。

与其他TTS模型不同，Bark 的设计旨在突破传统语音合成的界限，它可以生成非语言交流的声音，如笑声、叹息和哭泣等。此外，Bark 能够识别并处理多种语言，即便输入文本包含多种语言混合，它也能够用各自语言的本地口音进行朗读。目前，Bark 在英语上的表现尤为出色，随着模型的不断优化和扩展，预期未来其他语言的表现也会得到提升。

Bark 的开源特性意味着研究者和开发者可以访问并使用预训练的模型检查点，以进行进一步的研究和开发。Suno 公司还提供了官方的体验地址，方便用户试用和了解模型的功能。

通过Bark，用户可以轻松地将文本转换为音频。例如，在Google Colab中，用户可以直接使用Bark来生成音频，只需要简单的文本输入和一些可选的语气词提示（如[laughter]、[sighs]等），Bark 就会生成相应的音频。

综上所述，Bark 是一个创新的开源文本到音频模型，它提供了一种高效、逼真的方式来生成多种类型的音频内容，极大地丰富了人工智能在语音生成领域的应用。

Bark 是Suno创建的基于转换器的文本到音频模型。Bark 可以生成高度逼真的多语言语音以及其他音频 - 包括音乐、背景噪音和简单的音效。该模型还可以产生非语言交流，如笑、叹息和哭泣。为了支持研究社区，我们提供对预训练模型检查点的访问，这些检查点已准备好进行推理并可用于商业用途。

Bark 现已获得 MIT 许可证，这意味着它现在可用于商业用途！

Bark 获得 MIT 许可证意味着它的使用和分发不再受限于开源协议，而是可以用于商业用途。这将有助于推动 Bark 模型在更广泛的领域得到应用，包括语音合成、音频编辑和虚拟助手等。同时，这也为研究者和开发者提供了更多的灵活性，使他们可以更加自由地将 Bark 应用于商业项目和企业解决方案中。

MIT 许可证是一种宽松的开源许可证，它允许用户修改、复制、合并、发布、分发、再授权和/或出售 Bark 源代码的副本，无论是以源代码形式还是以编译后的形式。同时，MIT 许可证还允许将 Bark 集成到商业产品中，只要遵守许可协议即可。

随着 Bark 模型的普及和应用，我们可以期待它为人工智能领域带来更多的创新和突破。

它的主要用途包括：

1. 文本转语音（Text-to-Speech, TTS）：将文本内容转换为自然流畅的语音，适用于朗读文本、制作有声读物、语音助手等应用场景。

2. 语音合成：生成各种语言和口音的语音，可以用于虚拟角色、游戏开发、在线教育等场景。

3. 音频创作：生成音乐、背景噪音和简单的音效，适用于音频编辑、电影制作、音乐创作等领域。

4. 非语言交流：生成笑、叹息、哭泣等非语言音频，可以用于情感表达、虚拟角色行为等场景。

5. 商业用途：由于Bark已经获得MIT许可证，可以用于商业产品和服务，如智能客服、语音分析等。

总之，Bark 是一款功能强大、多用途的文本到音频模型，可以为各种应用场景提供高质量的音频内容。

 Bark 是一款文本到音频模型，其主要应用场景包括：

1. 有声读物：将文字内容转换为语音，方便用户在开车、做家务等场合听书。

2. 语音助手：生成自然流畅的语音，提升智能语音助手的用户体验。

3. 虚拟角色：为游戏、动画等虚拟角色生成逼真的语音和音效，提升作品的沉浸感。

4. 在线教育：生成各种语言和口音的语音，满足不同语言教学需求。

5. 音频编辑：生成音乐、背景噪音等音频元素，丰富音频作品的创作。

6. 智能客服：通过生成自然语言的语音，提升客户服务质量。

7. 商业广告：生成具有吸引力的语音和音效，提升广告效果。

8. 情感表达：生成笑、叹息等非语言音频，用于表达情感。

总之，Bark 的应用场景非常广泛，涵盖了各个领域。随着技术的不断发展和优化，其在未来有望发挥更大的作用。

Bark 可以生成所有类型的音频，并且原则上看不出语音和音乐之间的区别。有时，Bark 选择将文本生成为音乐，但您可以通过在歌词周围添加音符来帮助解决此问题。

text_prompt = """
    ♪ In the jungle, the mighty jungle, the lion barks tonight ♪
"""
audio_array = generate_audio(text_prompt)

 Bark 是一款开源的文本到音频模型，使用 Bark 的过程主要包括以下几个步骤：

1. 获取 Bark 模型：从 Bark 的官方网站下载预训练模型，或者使用自己训练的模型。

2. 准备环境：安装 TensorFlow（或其他支持 Bark 的框架），以及相应的依赖库。

3. 编写代码：使用 Bark 的 API 编写 Python 代码，将文本输入转换为音频输出。以下是一个简单的示例：

```python

from bark import generate_audio

text = "Hello, this is a test."

audio = generate_audio(text)

# 显示音频

# IPython.display.display(IPython.display.Audio(audio, rate=SAMPLERATE))

```

4. 调整参数：根据实际需求，可以调整模型的参数，如音量、语速等。

5. 集成应用：将 Bark 集成到自己的项目中，例如语音助手、音频编辑等。

6. 部署服务：将 Bark 部署为一个服务，供其他应用或设备调用。

需要注意的是，使用 Bark 时，请确保遵循其开源协议和许可证要求，特别是商业用途时，要遵守 MIT 许可证的规定。

综上所述，使用 Bark 的过程需要掌握相关的编程知识和技能，通过编写代码和调整参数，将文本转换为音频。同时，还需要了解 Bark 的应用场景和部署方法，以便更好地将其融入到实际项目中。

短视频时代，一批短视频是电脑配音，后面的技术就是文本转语音技术，赶紧搞一个服务器，对外服务赚钱吧！！

 

原文链接：

一款超好用的开源文本转语音的模型，可赚钱