探索开源新声：深入Fish Speech，革新文本转语音技术的先锋!_fishspeech

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引言

在人工智能的浪潮中，机器与人类的交流方式正在经历一场革命。今天，我们有幸见证并参与这一变革——Fish Speech，一个开源的文本转语音（TTS）项目，正在以前所未有的方式，让机器“说人话”。随着技术的不断进步，Fish Speech不仅提升了机器语音的自然度，还通过深度学习技术，实现了语音合成的个性化和多样化。据最新研究显示，使用深度学习技术的TTS系统在自然度和可理解性上比传统方法提高了30%以上。这标志着人工智能在语音合成领域的一个巨大飞跃。

1. Fish Speech简介

Fish Speech是由Fish Audio团队开发的开源项目，它以其亿级参数的深度学习模型，支持中文、日语、英语等多种语言的文本转语音功能。这个项目不仅技术先进，而且具有高度的可定制性和易用性，为语音合成领域带来了新的可能性。例如，Fish Speech的多语言支持能力，已经帮助全球超过10万家企业和开发者实现了多语种的语音交互服务。

2. Fish Speech的技术突破

• 大规模数据训练：经过长达十五万小时的深度学习训练，Fish Speech能够精准捕捉并再现人类语音的微妙之处。这种训练量是传统TTS系统的5倍以上，显著提高了语音合成的自然度和准确性。
• Transformer架构：利用自注意力机制，Fish Speech能够高效处理长序列语音数据，提升语音理解和生成的准确性。在一项对比实验中，Transformer架构的TTS系统在长文本处理上的错误率比传统RNN架构低20%。
• 多任务学习：通过同时学习音素识别、韵律预测等任务，Fish Speech提高了模型的泛化能力，使其能够适应不同的语音合成需求。这种多任务学习策略，已被证明能提升模型在多种语音合成任务上的表现。
• 神经网络声码器：先进的声码器技术使得Fish Speech能够将声学特征转换为高质量的语音波形，提供流畅自然的语音输出。与传统的声码器相比，神经网络声码器在语音质量上提升了40%。

3. Fish Speech的多样化应用

• 智能助手：为虚拟助手提供自然、富有表现力的声音，极大提升了用户体验。例如，Fish Speech已被集成到某知名智能家居控制系统中，使得用户与设备的交互更加流畅和自然。
• 无障碍技术：为视障人士提供高质量的文本朗读服务，改善了他们的信息获取体验。据统计，使用Fish Speech的无障碍应用已帮助超过50万视障人士提高了阅读和信息获取的便利性。
• 教育领域：支持语言学习和远程教育，创造了个性化的教学内容。Fish Speech的语音合成技术已被应用于多个在线教育平台，提高了学习效率和体验。
• 内容创作：为播客、有声书和视频配音提供了便捷的语音生成工具。Fish Speech的易用性和高质量输出，使得内容创作者能够快速生成专业级别的语音内容。
• 游戏开发：为游戏角色生成动态对话，增强了游戏的沉浸感。在一项流行的在线多人游戏中，Fish Speech的集成使得角色对话更加生动和真实，提升了玩家的游戏体验。

4. Fish Speech的社区力量

• 社区贡献：Fish Speech的开源特性鼓励全球开发者参与到项目的创新和发展中来。据GitHub统计，Fish Speech项目已获得超过1万次的Star和5000次的Fork，显示出社区对其的高度认可和活跃度。
• GitHub源码：提供了完整的源码，便于开发者进行本地部署和个性化定制。这种开放性不仅促进了技术的共享，也加速了创新的扩散。
• 模型下载：通过Hugging Face等平台，用户可以轻松下载并体验Fish Speech的强大功能。这种易获取性大大降低了语音合成技术的门槛，使得更多人能够享受到高质量的语音服务。

5. 在线体验Fish Speech

通过访问Fish Speech的网页版，用户可以即刻感受语音合成的便捷和高效。

• 步骤一：访问网页版
  打开浏览器，访问Fish Speech的官方网页，这是最直接的体验方式。

• 步骤二：尝试Demo
  网页版提供了在线Demo，您可以直接在界面上输入想要转换为语音的文本。
  

• 步骤三：选择语言和声音
  根据需要选择语言和预设的声音类型，Fish Speech支持多种声音选项。
  

• 步骤四：聆听合成语音
  点击“创建”按钮，稍等片刻，即可听到由AI生成的逼真语音。
  

• 步骤五：构建声音
  如果需要，您可以构建生成自己的声音，还可调整语速、音调等参数，以达到更满意的语音效果。
  

6.本地部署

• 步骤一：获取源码
  访问Fish Speech的GitHub仓库，点击“Fork”或“Code”按钮，克隆或下载项目源码到本地。

git clone https://github.com/fishaudio/fish-speech.git
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• 步骤二：配置环境
  按照指南创建并激活Python虚拟环境，确保所有依赖项正确安装。

cd docs

# 创建一个 python 3.10 虚拟环境, 你也可以用 virtualenv
conda create -n fish-speech python=3.10
conda activate fish-speech

# 安装 pytorch
pip3 install torch torchvision torchaudio

# 安装 fish-speech
pip3 install -e .

# (Ubuntu / Debian 用户) 安装 sox
apt install libsox-dev
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7.模型推理

推理支持命令行, http api, 以及 webui 三种方式.
总的来说, 推理分为几个部分:
1）给定一段 ~10 秒的语音, 将它用 VQGAN 编码.
2）将编码后的语义 token 和对应文本输入语言模型作为例子.
3）给定一段新文本, 让模型生成对应的语义 token.
4）将生成的语义 token 输入 VQGAN 解码, 生成对应的语音.

7.1命令行推理

从我们的 huggingface 仓库下载所需的 vqgan 和 llama 模型。

huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.2 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.2
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对于中国大陆用户，可使用mirror下载。

HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.2 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.2
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从语音生成 prompt:
如果你打算让模型随机选择音色, 你可以跳过这一步.

python tools/vqgan/inference.py \    
-i "paimon.wav" \    
--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.2/firefly-gan-vq-fsq-4x1024-42hz-generator.pth"
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你应该能得到一个 fake.npy 文件.

从文本生成语义 token:

python tools/llama/generate.py \    
--text "要转换的文本" \    
--prompt-text "你的参考文本" \    
--prompt-tokens "fake.npy" \    
--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.2" \    
--num-samples 2 \    
--compile
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该命令会在工作目录下创建 codes_N 文件, 其中 N 是从 0 开始的整数.

1）您可能希望使用 --compile 来融合 cuda 内核以实现更快的推理 (~30 个 token/秒 -> ~500 个 token/秒).
对应的, 如果你不打算使用加速, 你可以注释掉 --compile 参数.
2）对于不支持 bf16 的 GPU, 你可能需要使用 --half 参数.
3）如果你在使用自己微调的模型, 请务必携带 --speaker 参数来保证发音的稳定性.

从语义 token 生成人声:
VQGAN 解码

python tools/vqgan/inference.py \    
-i "codes_0.npy" \    
--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.2/firefly-gan-vq-fsq-4x1024-42hz-generator.pth"
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7.2 HTTP API 推理

运行以下命令来启动 HTTP 服务:

python -m tools.api 
\    --listen 0.0.0.0:8000 
\    --llama-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.2" 
\    --decoder-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.2/firefly-gan-vq-fsq-4x1024-42hz-generator.pth" 
\    --decoder-config-name firefly_gan_vq
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如果你想要加速推理，可以加上–compile参数。
推荐中国大陆用户运行以下命令来启动 HTTP 服务:HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python -m …

随后, 你可以在 http://127.0.0.1:8000/ 中查看并测试 API.

7.3 WebUI 推理

你可以使用以下命令来启动 WebUI:

python -m tools.webui \    
--llama-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.2" \    
--decoder-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.2/firefly-gan-vq-fsq-4x1024-42hz-generator.pth" \    
--decoder-config-name firefly_gan_vq
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你可以使用 Gradio 环境变量, 如 GRADIO_SHARE, GRADIO_SERVER_PORT, GRADIO_SERVER_NAME 来配置 WebUI.

8.模型微调

如果您拥有充足的特定领域数据和明确的语音合成需求，您完全可以尝试对Fish Speech模型进行细致的微调。这一过程不仅能够优化模型的性能，还能使其更好地适应您所面临的特定语音合成场景。

微调参考地址：https://speech.fish.audio/finetune/
通过微调，Fish Speech模型能够更精准地反映您的品牌声音、适应特定的语言习惯或表达风格，甚至能够模拟特定说话者的声音特征，为您的语音合成应用带来更加丰富和个性化的表现。

结语

Fish Speech不仅仅是一个技术项目，它是开源精神的体现，是对语音交互未来的一次大胆探索。我们诚邀您加入我们，一起见证并参与这场语音技术的革命。

加入Fish Speech的探索之旅
1）点击这里了解更多关于Fish Speech的GitHub源码。
2）访问Fish Speech网页版，即刻体验语音合成的魅力。
3）前往Hugging Face模型库下载模型，开始您的个性化语音合成之旅。