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。

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.
```
paddlespeech tts --input "你好，欢迎使用百度飞桨深度学习框架！"
```
- 批处理
```
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
```
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 。
```
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
```
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 。
```
paddlespeech tts --am fastspeech2_vctk --voc pwgan_vctk --input "hello, boys" --lang en --spk_id 0
```
使用方法：
```
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：
```
[2021-12-09 20:49:58,955] [    INFO] [log.py] [L57] - Wave file has been generated: output.wav
```

Python API

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：

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

模型	语言
speedyspeech_csmsc	zh
fastspeech2_csmsc	zh
fastspeech2_aishell3	zh
fastspeech2_ljspeech	en
fastspeech2_vctk	en

模型	语言
pwgan_csmsc	zh
pwgan_aishell3	zh
pwgan_ljspeech	en
pwgan_vctk	en
mb_melgan_csmsc	zh

4.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape