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(简体中文|[English](./README.md))
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# 语音合成
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## 介绍
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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。
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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。
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## 使用方法
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### 1. 安装
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请看[安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install_cn.md)。
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你可以从 easy，medium，hard 三中方式中选择一种方式安装。
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### 2. 准备输入
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这个 demo 的输入是通过参数传递的特定语言的文本。
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### 3. 使用方法
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- 命令行 (推荐使用)
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- 中文
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默认的声学模型是 `Fastspeech2`，默认的声码器是 `Parallel WaveGAN`.
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```bash
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paddlespeech tts --input "你好，欢迎使用百度飞桨深度学习框架！"
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```
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- 批处理
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```bash
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echo -e "1 欢迎光临。\n2 谢谢惠顾。" | paddlespeech tts
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```
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- 中文，使用 `SpeedySpeech` 作为声学模型
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```bash
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paddlespeech tts --am speedyspeech_csmsc --input "你好，欢迎使用百度飞桨深度学习框架！"
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```
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- 中文， 多说话人
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你可以改变 `spk_id` 。
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```bash
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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
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```
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- 英文
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```bash
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paddlespeech tts --am fastspeech2_ljspeech --voc pwgan_ljspeech --lang en --input "hello world"
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```
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- 英文，多说话人
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你可以改变 `spk_id` 。
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```bash
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paddlespeech tts --am fastspeech2_vctk --voc pwgan_vctk --input "hello, boys" --lang en --spk_id 0
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```
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使用方法：
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```bash
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paddlespeech tts --help
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```
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参数：
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- `input`(必须输入)：用于合成音频的文本。
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- `am`：TTS 任务的声学模型， 默认值：`fastspeech2_csmsc`。
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- `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`。
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- `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`。
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- `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`。
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- `phones_dict`：音素词表文件， 默认值：`None`。
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- `tones_dict`：声调词表文件， 默认值：`None`。
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- `speaker_dict`：说话人词表文件， 默认值：`None`。
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- `spk_id`：说话人 id， 默认值： `0`。
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- `voc`：TTS 任务的声码器， 默认值： `pwgan_csmsc`。
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- `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`。
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- `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`。
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- `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`。
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- `lang`：TTS 任务的语言， 默认值：`zh`。
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- `device`：执行预测的设备， 默认值：当前系统下 paddlepaddle 的默认 device。
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- `output`：输出音频的路径， 默认值：`output.wav`。
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输出：
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```bash
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[2021-12-09 20:49:58,955] [ INFO] [log.py] [L57] - Wave file has been generated: output.wav
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```
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- Python API
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```python
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import paddle
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from paddlespeech.cli.tts import TTSExecutor
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tts_executor = TTSExecutor()
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wav_file = tts_executor(
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text='今天的天气不错啊',
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output='output.wav',
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am='fastspeech2_csmsc',
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am_config=None,
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am_ckpt=None,
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am_stat=None,
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spk_id=0,
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phones_dict=None,
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tones_dict=None,
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speaker_dict=None,
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voc='pwgan_csmsc',
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voc_config=None,
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voc_ckpt=None,
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voc_stat=None,
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lang='zh',
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device=paddle.get_device())
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print('Wave file has been generated: {}'.format(wav_file))
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```
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输出：
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```bash
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Wave file has been generated: output.wav
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```
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### 4. 预训练模型
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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：
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- 声学模型
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| 模型 | 语言
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| :--- | :---: |
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| speedyspeech_csmsc| zh
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| fastspeech2_csmsc| zh
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| fastspeech2_aishell3| zh
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| fastspeech2_ljspeech| en
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| fastspeech2_vctk| en
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- 声码器
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| 模型 | 语言
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| :--- | :---: |
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| pwgan_csmsc| zh
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| pwgan_aishell3| zh
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| pwgan_ljspeech| en
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| pwgan_vctk| en
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| mb_melgan_csmsc| zh
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