Chattts:リアルな会話でテキストからスピーチに革命をもたらす
会話的に自然なオーディオでポッドキャストまたは仮想アシスタントを作成することを想像してください。最先端のテキストからスピーチ(TTS)ツールであるChatttsは、書かれたテキストを非常に現実的なオーディオに変換し、微妙なニュアンスと感情的な表現をキャプチャします。スクリプトを入力するだけで、Chatttsは本物で魅力的な声でそれを生き返らせます。魅惑的なコンテンツを作成したり、ユーザーインタラクションを強化したりする場合でも、Chatttsはシームレスで自然なサウンドの対話の未来を垣間見ることができます。
重要な学習ポイント:
- TTSランドスケープ内のChatttsのユニークな機能と利点を理解してください。
- チャットをBarkやVall-Eなどの他の著名なTTSモデルと比較し、その重要な差別化要因を強調します。
- テキストの前処理と出力の微調整が、生成された音声のカスタマイズと表現力をどのように強化するかを探ります。
- 高度なアプリケーションのために、Chatttsを大規模な言語モデル(LLMS)と統合する方法を学びます。
- オーディオコンテンツの作成と仮想アシスタント開発におけるチャットの実用的なアプリケーションを発見してください。
(この記事はデータサイエンスブログソンの一部です。)
目次:
- 導入
- チャットの概要
- Chattts機能
- テキストの前処理:特別なトークンの活用
- 微調整チャット出力
- オープンソースのロードマップとコミュニティエンゲージメント
- Chatttsの使用:実用的なガイド
- ランダムスピーカーを利用します
- Chatttsによる2段階のコントロール
- ChatttsとのLLM統合
- Chatttsアプリケーション
- 結論
- よくある質問
チャット:深いダイビング
Chatttsは、AIを搭載した音声生成における重要な進歩を表しており、流体と自然な響きの会話を促進します。 LLMSの台頭とテキスト生成に加えて、高品質の音声生成に対する需要の高まりを満たすことで、チャットは魅力的なオーディオダイアログの作成を簡素化します。その包括的なデータマイニングとプリトレーニングは、効率を大幅に向上させます。トップオープンソースTTSモデルであるChatttsは、英語と中国語の両方で優れており、100,000時間以上のトレーニングデータを活用して、両方の言語で非常に現実的なスピーチを作成します。
Chatttsの特徴的な機能
Chatttsは、他の、潜在的に一般的で表現力の低いLLMと区別します。英語と中国語で約10,000時間のデータで訓練されているため、AI駆動型の音声生成の境界を大幅に押し上げます。特定の面では樹皮とヴァル-Eに似ていますが、チャットは重要な利点を提供します。
たとえば、GPTスタイルのアーキテクチャや古いハードウェアの推論の速度が遅いため、一般に13秒未満で出力を出力することへのBarkの制限とは異なり、Chatttsはより速い推論を誇り、1秒あたり約7つのセマンティックトークンのレートでオーディオを生成します。さらに、その優れた感情制御はVall-Eのそれを上回ります。
Chatttsの傑出した機能を調べましょう。
- 会話TTS:表現力豊かなタスク指向の対話用に設計されており、自然な音声パターンが組み込まれ、マルチスピーカー合成をサポートします。
- 強化された制御とセキュリティ:倫理的懸念に対処するため、Chatttsには、画質の低下や、人工音声を検出するためのオープンソースツールの継続的な開発などの機能が組み込まれています。
- LLM統合:セキュリティと制御をさらに強化するChatttsは、LLMSと統合され、透かしを組み込んで信頼性を確保し、潜在的な誤用に対処します。これにより、音声のバリエーションと出力に対するカスタマイズされた制御も可能になります。
テキストの前処理による正確な制御
Chatttsは、入力テキストに埋め込まれた特別なトークンを使用することにより、比類のないコントロールを提供します。これらのトークンはコマンドとして機能し、一時停止や笑いなどの側面に影響を与えます。このコントロールは2つのレベルで動作します。
-
文レベルのコントロール:
[laugh_(0-2)]
や一時停止コマンドのようなトークン。 - 単語レベルのコントロール:特定の単語の周りに挿入されたトークンは、表現力を強化します。
出力の改良:微調整パラメーター
オーディオ生成中、ユーザーはさまざまなパラメーターを使用して出力を改良できます。これは、文レベルの制御を反映しており、スピーカーのアイデンティティ、音声のバリエーション、デコード戦略の調整を可能にします。これは、テキストの前処理と組み合わせて、Chatttsが高度にカスタマイズ可能で、表現力豊かな音声会話を生成できるようになります。
<code>params_infer_code = {'prompt':'[speed_5]', 'temperature':.3} params_refine_text = {'prompt':'[oral_2][laugh_0][break_6]'}</code>
オープンソースのビジョンとコミュニティコラボレーション
強力な微調整機能とLLM統合により、チャットの可能性は膨大です。コミュニティは、訓練可能なモデルをオープンソースし、さらなる開発を促進し、研究者と開発者を引き付けてその改善に貢献することを目指しています。計画には、感情制御が拡大し、LORAトレーニングコードが簡素化されたリリースバージョンが含まれ、既存のLLM統合を活用してトレーニングの複雑さを軽減します。 Webユーザーインターフェイス( webui.py
を使用)を使用すると、インタラクティブなテキスト入力、パラメーター調整、およびオーディオ生成が可能になります。
<code>python webui.py --server_name 0.0.0.0 --server_port 8080 --local_path /path/to/local/models</code>
(文字制限のために次の応答が続く)
以上がchattts:テキストをスピーチに変えますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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