/SummerTTS

SummerTTS 是一个基于C++的独立编译的中文语音合成项目，可以本地运行不需要网络，而且没有额外的依赖，一键编译完成即可用于中文语音合成。SummerTTS is a standalone Chinese speech synthesis(TTS) project that has almost no dependency and could be easily used for Chinese TTS with just one key build out

Primary LanguageC++

SummerTTS 用于纪念2023年即将到来和终将逝去的夏天

说明

  • SummerTTS 是一个独立编译的语音合成程序(TTS)。可以本地运行不需要网络，而且没有额外的依赖，一键编译完成即可用于中文语音合成。
  • SummerTTS 的底层计算库使用Eigen，Eigen是一套模板定义的函数，大部分情况下，只需要包含头文件即可，所以本项目没有其他依赖，在C++环境下可以独立编译和运行。
  • 本项目使用Eigen提供的矩阵库实现了神经网络的算子，不需要依赖例如pytorch，tensorflow, ncnn 等其他NN运行环境。
  • 本项目在 Ubuntu 上编译运行通过，其他类Linux平台，如Android，树莓派等，也应该没啥大问题，在Window上没有测试过，可能需要少许改动。
  • 本项目的模型基于语音合成算法 vits, 在其基础上进行了基于C++的工程化

使用说明

  • 将本项目的代码克隆到本地，最好是Ubuntu Linux 环境

  • 从以下的百度网盘地址下载模型，放入本项目的model目录中：

    链接: https://pan.baidu.com/s/15YivI-HfopuOfx3evZUj-g?pwd=vzjb 提取码: vzjb

    模型文件放入后，models目录结构如下：
    models/
    ├── multi_speaker_big.bin
    ├── multi_speaker_small.bin
    ├── multi_speker_medium.bin
    ├── single_speaker_big.bin
    ├── single_speaker_medium.bin
    ├── single_speaker_small.bin
    └── single_speaker_tiny.bin

  • 进入Build 目录，执行以下命令：
    cmake ..
    make

  • 编译完成后，会在Build 目录中生成 tts_test 执行程序

  • 运行下列命令，测试语音合成（TTS）：
    ./tts_test ../test.txt ../models/single_speaker_small.bin out.wav

    该命令行中：
    第一个参数为是文本文件的路径，该文件包含需要被合成语音的文本。
    第二个参数是前面提到的模型的路径，文件名开头的single 和 multi 表示模型包含了单个说话人还是多个说话人。文件名结尾的big， medium， small 等分别表示模型的大小，模型越大，需要的计算量和内存越多，合成需要的时间越长，但合成的语音的质量效果越好。推荐单说话人模型：single_speaker_tiny.bin, 合成的速度较快，合成的音质也还行。大模型：single_speaker_big.bin 和 multi_speaker_big.bin 可能会非常慢。
    第三个参数是合成的音频文件，程序运行完之后生成该文件，可以用播放器打开。

  • 以上的测试程序实现在 test/main.cpp 中，具体合成的接口定义在 include/SynthesizerTrn.h， 如下：
    int16_t * infer(const string & line, int32_t sid, float lengthScale, int32_t & dataLen)

    该接口的：
    第一个参数是待合成的语音的字符串。
    第二个参数指定说话人的id 用于合成语音，该参数对多说话人模型有效，对单说话人模型，固定为0。说话人的个数可由接口 int32_t getSpeakerNum() 返回，有效id 为 0 到 该接口返回的说话人数量减1。
    第三个参数 lengthScale 表示合成语音的语速，其值越大表示语速越慢。

  • 待合成的文本中可以包含阿拉伯数字和标点，但因为本项目的 文本正则化(TN) 模块还很粗糙，仅仅是将阿拉伯数字转为对应的汉字语音，并将标点符号表示为停顿，对于英文字符，会直接忽略。也因为文本正则化(TN) 模块还很粗糙，对不同语境下的多音字发音有时候会不准确。

后续开发

  • 后续将开放模型训练和转化脚本
  • 后续也会对文本正则化(TN) 模块加强，使其更好的处理具体的数字的含义，例如日期，温度等。

联系作者

  • 有进一步的问题或需要可以发邮件到 120365182@qq.com , 或添加微信: hwang_2011, 本人尽量回复。

感谢

本项目在源代码和算法方面使用了下列方案，在此表示感谢, 若可能引发任何法律问题，请及时联系我协调解决