(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 easy,medium,hard 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!" ``` - 批处理 ```bash echo -e "1 欢迎光临。\n2 谢谢惠顾。" | paddlespeech tts ``` - 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.tts 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