Coqui - ai公司推出的Coqui TTS作为一款先进的开源TTS项目，为开发者和用户带来了前所未有的便利和创新。本文将深入剖析Coqui TTS的模型架构、功能特点、应用场景以及使用方法，带您领略这款神奇工具的魅力。

Github地址：https://github.com/coqui-ai/tts

项目地址：https://huggingface.co/spaces/coqui/xtts

文档地址：https://tts.readthedocs.io/en/dev/models/xtts.html

一、模型概述

二、技术架构

• 文本到频谱模型

• 说话人编码器

• 声码器模型

三、功能特点

• 跨语种语音克隆

• 丰富的预训练模型

• 灵活的训练工具

• 语音控制和编辑

• 低资源适应性

四、应用场景

• 语音助手

• 教育领域

• 娱乐产业

• 辅助技术

• 客户服务

五、快速使用

1、安装TTS

2、运行多说话者和多语言模型

import torch
from TTS.api import TTS

# 获取设备
# 如果CUDA可用，则使用GPU，否则使用CPU
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# 列出可用的🐸TTS模型
# 打印出所有可用的TTS模型，供用户选择
print(TTS().list_models())

# 初始化TTS模型
# 使用多语言、多数据集的xtts_v2模型
tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2").to(device)

# 运行TTS模型
# ❗由于这个模型是多语言声音克隆模型，我们必须设置目标speaker_wav和language
# 将文本转换为语音的振幅值列表作为输出
wav = tts.tts(text="Hello world!", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="en")
# 将文本转换为语音并保存到文件
# 使用指定的声音样本和语言将文本"Hello world!"转换为语音，并保存到"output.wav"
tts.tts_to_file(text="Hello world!", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="en", file_path="output.wav")

3、运行单个说话者模型

# 初始化TTS（文本到语音）模型，指定目标模型名称，并设置进度条为False
# 这里使用的是Tacotron2-DDC模型，专门用于德语语音合成
tts = TTS(model_name="tts_models/de/thorsten/tacotron2-DDC", progress_bar=False).to(device)

# 运行TTS模型，将文本转换为语音并保存到文件
# 这里将德语文本"Ich bin eine Testnachricht."转换为语音并保存到OUTPUT_PATH指定的路径
tts.tts_to_file(text="Ich bin eine Testnachricht.", file_path=OUTPUT_PATH)

# 示例：使用YourTTS进行英语、法语和葡萄牙语的声音克隆
# 重新初始化TTS模型，这次使用的是多语言、多数据集的YourTTS模型
tts = TTS(model_name="tts_models/multilingual/multi-dataset/your_tts", progress_bar=False).to(device)
# 将英文文本"This is voice cloning."转换为语音，并使用指定的声音样本进行声音克隆，保存到"output.wav"
tts.tts_to_file("This is voice cloning.", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="en", file_path="output.wav")
# 将法语文本"C'est le clonage de la voix."转换为语音，并使用指定的声音样本进行声音克隆，保存到"output.wav"
tts.tts_to_file("C'est le clonage de la voix.", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="fr-fr", file_path="output.wav")
# 将葡萄牙语文本"Isso é clonagem de voz."转换为语音，并使用指定的声音样本进行声音克隆，保存到"output.wav"
tts.tts_to_file("Isso é clonagem de voz.", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="pt-br", file_path="output.wav")

4、声音转换

将源声音文件source_wav中的声音转换为目标声音文件target_wav中的声音，并保存到output.wav

# 初始化声音转换模型，这里使用的是VCTK数据集上的FreeVC24模型，专门用于多语言声音转换
tts = TTS(model_name="voice_conversion_models/multilingual/vctk/freevc24", progress_bar=False).to("cuda")
# 将源声音文件"my/source.wav"中的声音转换为目标声音文件"my/target.wav"中的声音，并保存到"output.wav"
tts.voice_conversion_to_file(source_wav="my/source.wav", target_wav="my/target.wav", file_path="output.wav")

5、结合声音克隆和声音转换模型

# 通过这种方式，你可以使用🐸TTS中的任何模型进行声音克隆。

# 初始化TTS模型
# 这里使用的是德语Tacotron2-DDC模型
tts = TTS("tts_models/de/thorsten/tacotron2-DDC")

# 使用TTS模型和声音转换模型进行声音克隆并保存到文件
# tts_with_vc_to_file函数结合了TTS和声音转换的功能，允许我们克隆一个声音
# 这里的文本是德语，询问如何用意大利语表达“我爱你”
tts.tts_with_vc_to_file(
# 需要转换的文本
"Wie sage ich auf Italienisch, dass ich dich liebe?",
# 目标说话者的声音样本文件路径
    speaker_wav="target/speaker.wav",
# 输出文件的路径
    file_path="output.wav"
)

结语