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Coqui AI的TTS是一款開源深度學(xué)習(xí)文本轉(zhuǎn)語音工具，以高質(zhì)量、多語言合成著稱。它提供超過1100種語言的預(yù)訓(xùn)練模型庫，能夠輕松集成到各種應(yīng)用中，并允許用戶通過簡單API進(jìn)行個(gè)性化聲音訓(xùn)練與微調(diào)。其技術(shù)亮點(diǎn)包括但不限于低資源適應(yīng)性（如YourTTS模型可處理有限或零樣本數(shù)據(jù)），實(shí)時(shí)流式傳輸功能（支持200毫秒級(jí)延遲）以及強(qiáng)大的跨語言克隆能力。
安裝：
pip install TTS根據(jù)提示配置環(huán)境，比如Microsoft C++?Build Tools，安裝完成可以進(jìn)行語音生成:?
示例：
import torch
from TTS.api import TTS# Get device
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"# List available 🐸TTS models
print(TTS().list_models())# Init TTS
tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2").to(device)# Run TTS
# ? Since this model is multi-lingual voice cloning model, we must set the target speaker_wav and language
# Text to speech list of amplitude values as output
wav = tts.tts(text="Hello world!", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="en")
# Text to speech to a file
tts.tts_to_file(text="Hello world!", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="en", file_path="output.wav")- import torch: 導(dǎo)入PyTorch庫，用于處理計(jì)算圖和運(yùn)行在GPU上的深度學(xué)習(xí)模型。
- from TTS.api import TTS: 從TTS庫中導(dǎo)入TTS類，用于文本到語音合成的API。
- device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu": 檢測當(dāng)前系統(tǒng)是否支持CUDA（GPU加速），如果支持，則將設(shè)備設(shè)置為GPU（"cuda"），否則設(shè)置為CPU。
- print(TTS().list_models()): 打印可用的TTS模型列表，列出所有可用的語音合成模型。
- tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2").to(device): 初始化TTS對(duì)象，并指定要使用的語音合成模型。在這個(gè)例子中，使用了一個(gè)多語言語音克隆模型（multilingual voice cloning model），并將其移動(dòng)到之前檢測到的設(shè)備（GPU或CPU）上。
- tts.tts_to_file(text="Hello world!", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="en", file_path="output.wav"): 將TTS生成的語音保存到文件中。調(diào)用tts.tts_to_file()方法，傳入要轉(zhuǎn)換的文本、目標(biāo)說話者的語音文件路徑(需要克隆語音的文件)、語言參數(shù)以及要保存語音的文件路徑。
模型下載：
案例model文件下載緩慢，可以在這獲取
路徑修改參考：
os.environ.setdefault('TTS_HOME', 'D:/workplace/pyhon/model/TTS_HOME')
os.environ.setdefault('XDG_DATA_HOME', 'D:/workplace/pyhon/model/XDG_DATA_HOME')