ChatTTS：开源语音合成项目_chattts csdn

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本专栏包括AI应用开发相关内容分享，包括不限于AI算法部署实施细节、AI应用后端分析服务相关概念及开发技巧、AI应用后端应用服务相关概念及开发技巧、AI应用前端实现路径及开发技巧
适用于具备一定算法及Python使用基础的人群

1. AI应用开发流程概述
2. Visual Studio Code及Remote Development插件远程开发
3. git开源项目的一些问题及镜像解决办法
4. python实现UDP报文通信
5. python实现日志生成及定期清理
6. Linux终端命令Screen常见用法
7. python实现redis数据存储
8. python字符串转字典
9. python实现文本向量化及文本相似度计算
10. python对MySQL数据的常见使用
11. 一文总结python的异常数据处理示例
12. 基于selenium和bs4的通用数据采集技术（附代码）
13. 基于python的知识图谱技术
14. 一文理清python学习路径
15. Linux、Git、Docker常用指令
16. linux和windows系统下的python环境迁移
17. linux下python服务定时（自）启动
18. windows下基于python语言的TTS开发
19. python opencv实现图像分割
20. python使用API实现word文档翻译
21. yolo-world：”目标检测届大模型“
22. 爬虫进阶：多线程爬虫
23. python使用modbustcp协议与PLC进行简单通信
24. ChatTTS：开源语音合成项目

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简介

语音合成，顾名思义。
ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型。支持英文和中文两种语言。最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练。在HuggingFace中开源的版本为4万小时训练且未SFT的版本。
整体感觉语音还是比较自然。

项目优势

对话式 TTS: ChatTTS针对对话式任务进行了优化，支持多说话人。
细粒度控制: 模型能够预测和控制细粒度的韵律特征，包括笑声、停顿和插入词。
更好的韵律: 韵律方面超越了大部分开源TTS模型。同时提供预训练模型，支持进一步的研究。

项目部署和使用

源码地址：

https://github.com/2noise/ChatTTS
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环境部署：

conda create -n ChatTTS python=3.9   # 创建新的虚拟环境
source activate ChatTTS       # 激活新建的虚拟环境
pip install -r requirements.txt  #安装项目需要的库
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使用代码：

import ChatTTS
from wave import Wave_write
import numpy as np

base_path = r'项目路径'
chat = ChatTTS.Chat()
chat.load_models(source='local',local_path=base_path)

# 输入文本
inputs = """hello world"""

# 笑声、停顿等按需要添加的输入文本中具体位置
params_refine_text = {
  'prompt': '[oral_2][laugh_0][break_4]'
}
wavs = chat.infer(inputs, params_refine_text=params_refine_text)[0]

sample_rate = 24000
# 转换数据类型并调整到合适的范围
# audio_data_rescaled = (wavs * 32767).astype(np.int16).flatten()
audio_data_rescaled = (wavs * 28000).astype(np.int16).flatten()

# 创建并打开一个wav文件用于写入
with Wave_write('test4.wav') as wave_file:
    wave_file.setparams((1, 2, sample_rate, len(audio_data_rescaled), 'NONE', 'not compressed'))
    wave_file.writeframes(audio_data_rescaled.tobytes())
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更多信息和模型可自行在互联网、hf等网站进行下载。