查特（Chattts）：将您的文字转换为语音

CHATTTS：通过栩栩如生的对话彻底改变文字到语音

想象一下，用对话自然的音频制作播客或虚拟助手。 Chattts是一种最先进的文本到语音（TTS）工具，将书面文本转换为非常现实的音频，捕捉了微妙的细微差别和情感表达。只需输入您的脚本，然后以一种真实而引人入胜的声音将其带入生活。无论您是创建迷人的内容还是增强用户互动，Chattts都可以瞥见无缝，自然的对话的未来。

关键学习点：

• 了解Chattts在TTS景观中的独特功能和优势。
• 将Chattts与Bark和Vall-E等其他突出的TTS模型进行比较，从而突出了其关键区别。
• 探索文本预处理和输出微调如何增强生成语音的自定义和表现力。
• 了解如何将CHATTT与大型语言模型（LLM）集成到高级应用程序中。
• 发现Chattts在音频内容创建和虚拟助手开发中的实际应用。

（本文是数据科学博客马拉松的一部分。）

目录：

• 介绍
• 查atts概述
• Chattts功能
• 文本预处理：利用特殊令牌
• 微调查atts输出
• 开源路线图和社区参与
• 使用Chattts：实用指南
• 利用随机扬声器
• 两阶段控制
• LLM与Chattts集成
• CHATTTS应用程序
• 结论
• 常见问题

查特（Chattts）：深入潜水

Chattts代表了AI驱动的语音生成，促进流体和自然听起来的对话的重大进步。 Chattts满足了对LLM和文本生成的兴起，满足对高质量语音生成的需求，简化了引人入胜的音频对话的创建。其全面的数据挖掘和预培训可显着提高效率。 Chattts是顶级的开源TTS模型，以英语和中文都出色，利用超过100,000个小时的培训数据来以两种语言的形式产生令人难以置信的现实语音。

查atts的独特功能

Chattts将自己与其他潜在的通用和较少表达的LLM区分开。经过大约10,000小时的英语和中文数据培训，它大大推动了AI驱动的语音生成的界限。尽管在某些方面与Bark和Vall-E相似，但Chattts提供了关键的优势。

例如，与Bark的限制不同，由于其GPT风格的架构，通常在13秒以下的输出限制，以及其对较旧硬件的推理速度较慢，Chattts具有更快的推理，以大约7个语义图表的速度生成音频。此外，它的出色情绪控制超过了VALL-E。

让我们研究Chattts的出色功能：

• 会话TTS：专为表达任务的对话而设计，它结合了自然语音模式并支持多扬声器的综合。
• 增强的控制和安全性：解决道德问题时，Chattts结合了降低图像质量和开发开源工具等功能，用于检测人造语音。
• LLM集成：进一步增强安全性和控制权，与LLMS集成，并结合水印以确保可靠性并解决潜在的滥用。这还允许对语音变化和输出进行自定义控制。

通过文本预处理进行精确控制

Chattts通过使用嵌入在输入文本中的特殊令牌来提供无与伦比的控制。这些令牌功能充当命令，影响暂停和笑声等方面。该控件在两个层面上运行：

• 句子级控制：像[laugh_(0-2)]和暂停命令之类的令牌。
• 单词级别的控制：围绕特定单词插入以增强表现力的代币。

完善输出：微调参数

在音频生成期间，用户可以使用各种参数来完善输出。这反映了句子级的控制，可以调整对说话者身份，语音变化和解码策略的调整。这与文本预处理结合在一起，使Chattts高度可自定义，并能够产生表现力的语音对话。

 <code>params_infer_code = {'prompt':'[speed_5]', 'temperature':.3} params_refine_text = {'prompt':'[oral_2][laugh_0][break_6]'}</code>

开源愿景和社区合作

Chattts具有强大的微调功能和LLM集成，Chattts的潜力很大。该社区旨在开放货源可训练的模型，促进进一步的发展，并吸引研究人员和开发人员为改进做出贡献。计划包括通过扩展的情绪控制和简化的LORA培训代码发布版本，利用现有的LLM集成来降低培训的复杂性。 Web用户界面（使用webui.py ）允许交互式文本输入，参数调整和音频生成。

 <code>python webui.py --server_name 0.0.0.0 --server_port 8080 --local_path /path/to/local/models</code>

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以上是查特（Chattts）：将您的文字转换为语音的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！