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PaddleSpeech/demos/text_to_speech/README_cn.md

127 lines
4.3 KiB

(简体中文|[English](./README.md))
# 语音合成
## 介绍
语音合成是一种自然语言建模过程,其将文本转换为语音以进行音频演示。
这个 demo 是一个从给定文本生成音频的实现,它可以通过使用 `PaddleSpeech` 的单个命令或 python 中的几行代码来实现。
## 使用方法
### 1. 安装
请看[安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install_cn.md)。
你可以从 easymediumhard 三中方式中选择一种方式安装。
### 2. 准备输入
这个 demo 的输入是通过参数传递的特定语言的文本。
### 3. 使用方法
- 命令行 (推荐使用)
- 中文
默认的声学模型是 `Fastspeech2`,默认的声码器是 `Parallel WaveGAN`.
```bash
paddlespeech tts --input "你好,欢迎使用百度飞桨深度学习框架!"
```
- 中文,使用 `SpeedySpeech` 作为声学模型
```bash
paddlespeech tts --am speedyspeech_csmsc --input "你好,欢迎使用百度飞桨深度学习框架!"
```
- 中文, 多说话人
你可以改变 `spk_id`
```bash
paddlespeech tts --am fastspeech2_aishell3 --voc pwgan_aishell3 --input "你好,欢迎使用百度飞桨深度学习框架!" --spk_id 0
```
- 英文
```bash
paddlespeech tts --am fastspeech2_ljspeech --voc pwgan_ljspeech --lang en --input "hello world"
```
- 英文,多说话人
你可以改变 `spk_id`
```bash
paddlespeech tts --am fastspeech2_vctk --voc pwgan_vctk --input "hello, boys" --lang en --spk_id 0
```
使用方法:
```bash
paddlespeech tts --help
```
参数:
- `input`(必须输入):用于合成音频的文本。
- `am`TTS 任务的声学模型, 默认值:`fastspeech2_csmsc`。
- `am_config`:声学模型的配置文件,若不设置则使用默认配置,默认值:`None`。
- `am_ckpt`:声学模型的参数文件,若不设置则下载预训练模型使用,默认值:`None`。
- `am_stat`:训练声学模型时用于正则化 mel 频谱图的均值标准差文件,默认值:`None`。
- `phones_dict`:音素词表文件, 默认值:`None`。
- `tones_dict`:声调词表文件, 默认值:`None`。
- `speaker_dict`:说话人词表文件, 默认值:`None`。
- `spk_id`:说话人 id 默认值: `0`
- `voc`TTS 任务的声码器, 默认值: `pwgan_csmsc`
- `voc_config`:声码器的配置文件,若不设置则使用默认配置,默认值:`None`。
- `voc_ckpt`:声码器的参数文件,若不设置则下载预训练模型使用,默认值:`None`。
- `voc_stat`:训练声码器时用于正则化 mel 频谱图的均值标准差文件,默认值:`None`。
- `lang`TTS 任务的语言, 默认值:`zh`。
- `device`:执行预测的设备, 默认值:当前系统下 paddlepaddle 的默认 device。
- `output`:输出音频的路径, 默认值:`output.wav`。
输出:
```bash
[2021-12-09 20:49:58,955] [ INFO] [log.py] [L57] - Wave file has been generated: output.wav
```
- Python API
```python
import paddle
from paddlespeech.cli import TTSExecutor
tts_executor = TTSExecutor()
wav_file = tts_executor(
text='今天的天气不错啊',
output='output.wav',
am='fastspeech2_csmsc',
am_config=None,
am_ckpt=None,
am_stat=None,
spk_id=0,
phones_dict=None,
tones_dict=None,
speaker_dict=None,
voc='pwgan_csmsc',
voc_config=None,
voc_ckpt=None,
voc_stat=None,
lang='zh',
device=paddle.get_device())
print('Wave file has been generated: {}'.format(wav_file))
```
输出:
```bash
Wave file has been generated: output.wav
```
### 4. 预训练模型
以下是 PaddleSpeech 提供的可以被命令行和 python API 使用的预训练模型列表:
- 声学模型
| 模型 | 语言
| :--- | :---: |
| speedyspeech_csmsc| zh
| fastspeech2_csmsc| zh
| fastspeech2_aishell3| zh
| fastspeech2_ljspeech| en
| fastspeech2_vctk| en
- 声码器
| 模型 | 语言
| :--- | :---: |
| pwgan_csmsc| zh
| pwgan_aishell3| zh
| pwgan_ljspeech| en
| pwgan_vctk| en
| mb_melgan_csmsc| zh