Parler Tts

🚀 Parler-TTS Mini v0.1

Parler-TTS Mini v0.1 は軽量なテキスト読み上げ（TTS）モデルです。このモデルは10.5K時間の音声データで学習されており、簡単なテキストプロンプト（例：性別、背景雑音、話す速度、ピッチ、残響）を使って制御可能な機能を備え、高品質で自然な音声を生成することができます。これは Parler-TTS プロジェクトからの最初のリリースモデルであり、TTS学習リソースとデータセット前処理コードをコミュニティに提供することを目的としています。

🚀 クイックスタート

Parler-TTSを使うのは簡単です。まずは一度ライブラリをインストールしましょう。

pip install git+https://github.com/huggingface/parler-tts.git

次に、以下の推論コードを使ってモデルを使用できます。

import torch
from parler_tts import ParlerTTSForConditionalGeneration
from transformers import AutoTokenizer
import soundfile as sf

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

model = ParlerTTSForConditionalGeneration.from_pretrained("parler-tts/parler_tts_mini_v0.1").to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("parler-tts/parler_tts_mini_v0.1")

prompt = "Hey, how are you doing today?"
description = "A female speaker with a slightly low-pitched voice delivers her words quite expressively, in a very confined sounding environment with clear audio quality. She speaks very fast."

input_ids = tokenizer(description, return_tensors="pt").input_ids.to(device)
prompt_input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to(device)

generation = model.generate(input_ids=input_ids, prompt_input_ids=prompt_input_ids)
audio_arr = generation.cpu().numpy().squeeze()
sf.write("parler_tts_out.wav", audio_arr, model.config.sampling_rate)

💡 使用ヒント

• 最も高品質な音声を生成するには「very clear audio」という用語を含め、高レベルの背景雑音を生成するには「very noisy audio」を使用します。
• 句読点を使って生成の韻律を制御できます。例えば、コンマを使って発話に小さな区切りを入れることができます。
• 残りの音声機能（性別、話す速度、ピッチ、残響）はプロンプトを通じて直接制御できます。

✨ 主な機能

Parler-TTSは、Stability AIのDan Lythとエジンバラ大学のSimon Kingによる論文 Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic annotations の再現作です。

他のTTSモデルとは異なり、Parler-TTSは完全にオープンソースでリリースされています。すべてのデータセット、前処理、学習コード、重みが許容的なライセンスの下で公開されており、コミュニティが私たちの成果を基にして独自の強力なTTSモデルを開発できるようになっています。

Parler-TTSは以下とともにリリースされました。

• The Parler-TTS repository - 独自のバージョンのモデルを学習および微調整できます。
• The Data-Speech repository - 音声データセットをアノテーションするために設計されたユーティリティスクリプトのセットです。
• The Parler-TTS organization - アノテーション付きのデータセットや将来のチェックポイントを見つけることができます。

📚 ドキュメント

このリポジトリが役に立った場合は、この成果と元のStability AIの論文を引用することを検討してください。

@misc{lacombe-etal-2024-parler-tts,
  author = {Yoach Lacombe and Vaibhav Srivastav and Sanchit Gandhi},
  title = {Parler-TTS},
  year = {2024},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/parler-tts}}
}

@misc{lyth2024natural,
      title={Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic annotations},
      author={Dan Lyth and Simon King},
      year={2024},
      eprint={2402.01912},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.SD}
}

📄 ライセンス

このモデルはApache 2.0ライセンスの下で許容的にライセンスされています。