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PaddleSpeech/demos/text_to_speech/README_cn.md

4.4 KiB

(简体中文|English)

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 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.

      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。
    • amTTS 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
    • vocTTS 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
    • langTTS 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 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