/ChatTTS-ui

一个简单的本地网页界面,使用ChatTTS将文字合成为语音,同时支持对外提供API接口。A simple native web interface that uses ChatTTS to synthesize text into speech, along with support for external API interfaces.

Primary LanguagePythonOtherNOASSERTION

English README | 打赏项目 | Discord Discussion Group

ChatTTS webUI & API

一个简单的本地网页界面,在网页使用 ChatTTS 将文字合成为语音,支持中英文、数字混杂,并提供API接口.

ChatTTS 项目. 0.96版起,源码部署必须先安装ffmpeg ,之前的音色文件csv和pt已不可用,请填写音色值重新生成.获取音色

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界面预览

image

文字数字符号 控制符混杂效果

Chinese-number.mp4

Windows预打包版

  1. Releases中下载压缩包,解压后双击 app.exe 即可使用
  2. 某些安全软件可能报毒,请退出或使用源码部署
  3. 英伟达显卡大于4G显存,并安装了CUDA11.8+后,将启用GPU加速

手动下载模型

第一次将从huggingface.co或github下载模型到asset目录下,如果网络不稳,可能下载失败,若是失败,请单独下载

下载后解压后,会看到asset文件夹,该文件夹内有多个pt文件,将所有pt文件复制到asset目录下,然后重启软件

GitHub下载地址: https://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui/releases/download/v1.0/all-models.7z

百度网盘下载地址: https://pan.baidu.com/s/1yGDZM9YNN7kW9e7SFo8lLw?pwd=ct5x

Linux 下容器部署

安装

  1. 拉取项目仓库

    在任意路径下克隆项目,例如:

    git clone https://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui.git chat-tts-ui
  2. 启动 Runner

    进入到项目目录:

    cd chat-tts-ui

    启动容器并查看初始化日志:

    gpu版本
    docker compose -f docker-compose.gpu.yaml up -d 
    
    cpu版本    
    docker compose -f docker-compose.cpu.yaml up -d
    
    docker compose logs -f --no-log-prefix
    
  3. 访问 ChatTTS WebUI

    启动:['0.0.0.0', '9966'],也即,访问部署设备的 IP:9966 即可,例如:

    • 本机:http://127.0.0.1:9966
    • 服务器: http://192.168.1.100:9966

更新

  1. Get the latest code from the main branch:

    git checkout main
    git pull origin main
  2. Go to the next step and update to the latest image:

    docker compose down
    
    gpu版本
    docker compose -f docker-compose.gpu.yaml up -d --build
    
    cpu版本
    docker compose -f docker-compose.cpu.yaml up -d --build
    
    docker compose logs -f --no-log-prefix

Linux 下源码部署

  1. 配置好 python3.9-3.11环境,安装 ffmpeg。 yum install ffmpegapt-get install ffmpeg

  2. 创建空目录 /data/chattts 执行命令 cd /data/chattts && git clone https://github.com/jianchang512/chatTTS-ui .

  3. 创建虚拟环境 python3 -m venv venv

  4. 激活虚拟环境 source ./venv/bin/activate

  5. 安装依赖 pip3 install -r requirements.txt

  6. 如果不需要CUDA加速,执行

    pip3 install torch==2.2.0 torchaudio==2.2.0

    如果需要CUDA加速,执行

    pip install torch==2.2.0 torchaudio==2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
    
    pip install nvidia-cublas-cu11 nvidia-cudnn-cu11
    	
    

    另需安装 CUDA11.8+ ToolKit,请自行搜索安装方法 或参考 https://juejin.cn/post/7318704408727519270

    除CUDA外,也可以使用AMD GPU进行加速,这需要安装ROCm和PyTorch_ROCm版本。AMG GPU借助ROCm,在PyTorch开箱即用,无需额外修改代码。

    1. 请参考https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/latest/tutorial/quick-start.html 来安装AMD GPU Driver及ROCm.
    2. 再通过https://pytorch.org/ 安装PyTorch_ROCm版本。

    pip3 install torch==2.2.0 torchaudio==2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0

    安装完成后,可以通过rocm-smi命令来查看系统中的AMD GPU。也可以用以下Torch代码(query_gpu.py)来查询当前AMD GPU Device.

    import torch
    
    print(torch.__version__)
    
    if torch.cuda.is_available():
        device = torch.device("cuda")          # a CUDA device object
        print('Using GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))
    else:
        device = torch.device("cpu")
        print('Using CPU')
    
    torch.cuda.get_device_properties(0)
    
    

    使用以上代码,以AMD Radeon Pro W7900为例,查询设备如下。

    
    $ python ~/query_gpu.py
    
    2.4.0.dev20240401+rocm6.0
    
    Using GPU: AMD Radeon PRO W7900
    
    
  7. 执行 python3 app.py 启动,将自动打开浏览器窗口,默认地址 http://127.0.0.1:9966 (注意:默认从 modelscope 魔塔下载模型,不可使用代理下载,请关闭代理)

MacOS 下源码部署

  1. 配置好 python3.9-3.11 环境,安装git ,执行命令 brew install libsndfile git python@3.10 继续执行

    brew install ffmpeg
    
    export PATH="/usr/local/opt/python@3.10/bin:$PATH"
    
    source ~/.bash_profile 
    
    source ~/.zshrc
    
    
  2. 创建空目录 /data/chattts 执行命令 cd /data/chattts && git clone https://github.com/jianchang512/chatTTS-ui .

  3. 创建虚拟环境 python3 -m venv venv

  4. 激活虚拟环境 source ./venv/bin/activate

  5. 安装依赖 pip3 install -r requirements.txt

  6. 安装torch pip3 install torch==2.2.0 torchaudio==2.2.0

  7. 执行 python3 app.py 启动,将自动打开浏览器窗口,默认地址 http://127.0.0.1:9966 (注意:默认从 modelscope 魔塔下载模型,不可使用代理下载,请关闭代理)

Windows源码部署

  1. 下载python3.9-3.11,安装时注意选中Add Python to environment variables

  2. 下载 ffmpeg.exe 放在 软件目录下的ffmpeg文件夹内

  3. 下载并安装git,https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.45.1.windows.1/Git-2.45.1-64-bit.exe

  4. 创建空文件夹 D:/chattts 并进入,地址栏输入 cmd回车,在弹出的cmd窗口中执行命令 git clone https://github.com/jianchang512/chatTTS-ui .

  5. 创建虚拟环境,执行命令 python -m venv venv

  6. 激活虚拟环境,执行 .\venv\scripts\activate

  7. 安装依赖,执行 pip install -r requirements.txt

  8. 如果不需要CUDA加速,

    执行 pip install torch==2.2.0 torchaudio==2.2.0

    如果需要CUDA加速,执行

    pip install torch==2.2.0 torchaudio==2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

    另需安装 CUDA11.8+ ToolKit,请自行搜索安装方法或参考 https://juejin.cn/post/7318704408727519270

  9. 执行 python app.py 启动,将自动打开浏览器窗口,默认地址 http://127.0.0.1:9966 (注意:默认从 modelscope 魔塔下载模型,不可使用代理下载,请关闭代理)

源码部署注意 0.96版本起,必须安装ffmpeg

  1. 如果GPU显存低于4G,将强制使用CPU。

  2. Windows或Linux下如果显存大于4G并且是英伟达显卡,但源码部署后仍使用CPU,可尝试先卸载torch再重装,卸载pip uninstall -y torch torchaudio , 重新安装cuda版torch。pip install torch==2.2.0 torchaudio==2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 。必须已安装CUDA11.8+

  3. 默认检测 modelscope 是否可连接,如果可以,则从modelscope下载模型,否则从 huggingface.co下载模型

音色获取

0.96版本后,因ChatTTS内核升级,已无法直接使用从该站点下载的pt文件(https://modelscope.cn/studios/ttwwwaa/ChatTTS_Speaker)

因此增加转换脚本 cover-pt.py Win整合包可以直接下载 cover-pt.exe 文件,和 app.exe 放在同一目录下双击执行

执行 python cover-pt.py 后将把 speaker 目录下的,以 seed_ 开头,以 _emb.pt 结尾的文件,即下载后的默认文件名pt, 转换为可用的编码格式,转换后的pt将改名为以 _emb-covert.pt 结尾。

例:

假如 speaker/seed_2155_restored_emb.pt 存在这个文件,将被转换为 speaker/seed_2155_restored_emb-cover.pt, 然后删掉原pt文件,仅保留该转换后的文件即可

修改http地址

默认地址是 http://127.0.0.1:9966,如果想修改,可打开目录下的 .env文件,将 WEB_ADDRESS=127.0.0.1:9966改为合适的ip和端口,比如修改为WEB_ADDRESS=192.168.0.10:9966以便局域网可访问

使用API请求 v0.5+

请求方法: POST

请求地址: http://127.0.0.1:9966/tts

请求参数:

text: str| 必须, 要合成语音的文字

voice: 可选,默认 2222, 决定音色的数字, 2222 | 7869 | 6653 | 4099 | 5099,可选其一,或者任意传入将随机使用音色

prompt: str| 可选,默认 空, 设定 笑声、停顿,例如 [oral_2][laugh_0][break_6]

temperature: float| 可选, 默认 0.3

top_p: float| 可选, 默认 0.7

top_k: int| 可选, 默认 20

skip_refine: int| 可选, 默认0, 1=跳过 refine text,0=不跳过

custom_voice: int| 可选, 默认0,自定义获取音色值时的种子值,需要大于0的整数,如果设置了则以此为准,将忽略 voice

返回:json数据

成功返回: {code:0,msg:ok,audio_files:[dict1,dict2]}

其中 audio_files 是字典数组,每个元素dict为 {filename:wav文件绝对路径,url:可下载的wav网址}

失败返回:

{code:1,msg:错误原因}

# API调用代码

import requests

res = requests.post('http://127.0.0.1:9966/tts', data={
  "text": "若不懂无需填写",
  "prompt": "",
  "voice": "3333",
  "temperature": 0.3,
  "top_p": 0.7,
  "top_k": 20,
  "skip_refine": 0,
  "custom_voice": 0
})
print(res.json())

#ok
{code:0, msg:'ok', audio_files:[{filename: E:/python/chattts/static/wavs/20240601-22_12_12-c7456293f7b5e4dfd3ff83bbd884a23e.wav, url: http://127.0.0.1:9966/static/wavs/20240601-22_12_12-c7456293f7b5e4dfd3ff83bbd884a23e.wav}]}

#error
{code:1, msg:"error"}


在pyVideoTrans软件中使用

升级 pyVideoTrans 到 1.82+ https://github.com/jianchang512/pyvideotrans

  1. 点击菜单-设置-ChatTTS,填写请求地址,默认应该填写 http://127.0.0.1:9966
  2. 测试无问题后,在主界面中选择ChatTTS

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