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语音合成-中文-多情感领域-16k-多发音人
框架描述
拼接法和参数法是两种Text-To-Speech(TTS)技术路线。近年来参数TTS系统获得了广泛的应用#xff0c;故此处仅涉及参数法。
参数TTS系统可分为两大模块#xff1a;前端和后端。 前端包含文本正则、分词、多音字预…模型介绍
语音合成-中文-多情感领域-16k-多发音人
框架描述
拼接法和参数法是两种Text-To-Speech(TTS)技术路线。近年来参数TTS系统获得了广泛的应用故此处仅涉及参数法。
参数TTS系统可分为两大模块前端和后端。 前端包含文本正则、分词、多音字预测、文本转音素和韵律预测等模块它的功能是把输入文本进行解析获得音素、音调、停顿和位置等语言学特征。 后端包含时长模型、声学模型和声码器它的功能是将语言学特征转换为语音。其中时长模型的功能是给定语言学特征获得每一个建模单元例如:音素的时长信息声学模型则基于语言学特征和时长信息预测声学特征声码器则将声学特征转换为对应的语音波形。
前端模块我们采用模型结合规则的方式灵活处理各种场景下的文本后端模块则采用SAM-BERT HIFIGAN提供高表现力的流式合成效果。
声学模型SAM-BERT
后端模块中声学模型采用自研的SAM-BERT,将时长模型和声学模型联合进行建模。
Backbone采用Self-Attention-Mechanism(SAM)提升模型建模能力。Encoder部分采用BERT进行初始化引入更多文本信息提升合成韵律。Variance Adaptor对音素级别的韵律(基频、能量、时长)轮廓进行粗粒度的预测再通过decoder进行帧级别细粒度的建模;并在时长预测时考虑到其与基频、能量的关联信息结合自回归结构进一步提升韵律自然度.Decoder部分采用PNCA AR-Decoder[li2020robutrans]自然支持流式合成。
声码器模型
后端模块中声码器采用HIFI-GAN, 基于GAN的方式利用判别器(Discriminator)来指导声码器(即生成器Generator)的训练相较于经典的自回归式逐样本点CE训练, 训练方式更加自然在生成效率和效果上具有明显的优势。
在HIFI-GAN开源工作[1]的基础上我们针对16k, 48k采样率下的模型结构进行了调优设计并提供了基于因果卷积的低时延流式生成和chunk流式生成机制可与声学模型配合支持CPU、GPU等硬件条件下的实时流式合成。
部署
下载模型: git lfs clone https://www.modelscope.cn/iic/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_16k.gitmodelscope库安装: 安装modelscope基础功能: pip install modelscope -i https://mirrors.cloud.aliyuncs.com/pypi/simple安装modelscope cv功能: pip install modelscope[cv] -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html安装modelscope audio功能: pip install modelscope[audio] -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html
使用方式和范围
使用方式: 直接输入文本进行推理使用范围: 适用于中文或中英文混合的语音合成场景输入文本使用utf-8编码整体长度建议不超过30字目标场景: 各种语音合成任务比如配音虚拟主播数字人等
代码范例
from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasksdef text_to_speech(text, speech_file_path, voice_type):model_id damo/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_16ksambert_hifigan_tts pipeline(taskTasks.text_to_speech, modelmodel_id)output sambert_hifigan_tts(inputtext, voicevoice_type)wav output[OutputKeys.OUTPUT_WAV]with open(speech_file_path, wb) as f:f.write(wav)if __name__ __main__:text_to_speech(待合成文本, output.wav, zhitian_emo)
