Mms Tts Ceb

🚀 大规模多语言语音 (MMS)：宿务语文本转语音

本仓库包含宿务语 (ceb) 的文本转语音 (TTS) 模型检查点。该项目旨在为多种语言提供语音技术支持，解决不同语言语音合成的难题，为全球多语言交流提供了有力的工具。

🚀 快速开始

MMS-TTS 从 🤗 Transformers 库的 4.33 版本起开始支持。要使用此检查点，首先需安装该库的最新版本：

pip install --upgrade transformers accelerate

然后，使用以下代码片段进行推理：

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

model = VitsModel.from_pretrained("facebook/mms-tts-ceb")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mms-tts-ceb")

text = "some example text in the Cebuano language"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    output = model(**inputs).waveform

生成的波形可以保存为 .wav 文件：

import scipy

scipy.io.wavfile.write("techno.wav", rate=model.config.sampling_rate, data=output)

或者在 Jupyter Notebook / Google Colab 中显示：

from IPython.display import Audio

Audio(output, rate=model.config.sampling_rate)

✨ 主要特性

VITS（基于对抗学习的端到端文本转语音变分推理）是一种端到端语音合成模型，它能根据输入的文本序列预测语音波形。它是一个条件变分自编码器（VAE），由后验编码器、解码器和条件先验组成。

• 声学特征预测：基于流的模块会预测一组基于频谱图的声学特征，该模块由基于 Transformer 的文本编码器和多个耦合层组成。
• 频谱图解码：使用一组转置卷积层对频谱图进行解码，与 HiFi - GAN 声码器的风格类似。
• 随机时长预测：考虑到 TTS 问题的一对多性质，即相同的文本输入可以有多种发音方式，该模型还包含一个随机时长预测器，允许模型从相同的输入文本合成不同节奏的语音。
• 端到端训练：该模型通过结合变分下界和对抗训练得出的损失进行端到端训练。为提高模型的表达能力，对条件先验分布应用了归一化流。
• 推理过程：在推理过程中，文本编码会根据时长预测模块进行上采样，然后通过流模块和 HiFi - GAN 解码器的级联映射到波形。由于时长预测器的随机性，该模型具有非确定性，因此需要固定种子才能生成相同的语音波形。

📦 安装指南

要使用此检查点，首先安装 🤗 Transformers 库的最新版本：

pip install --upgrade transformers accelerate

💻 使用示例

基础用法

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

model = VitsModel.from_pretrained("facebook/mms-tts-ceb")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mms-tts-ceb")

text = "some example text in the Cebuano language"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    output = model(**inputs).waveform

高级用法

import scipy

scipy.io.wavfile.write("techno.wav", rate=model.config.sampling_rate, data=output)

from IPython.display import Audio

Audio(output, rate=model.config.sampling_rate)

📚 详细文档

本模型由 Meta AI 的 Vineel Pratap 等人开发。此模型是 Facebook 大规模多语言语音 项目的一部分。你可以在 MMS 语言覆盖概述 中找到有关支持语言及其 ISO 639 - 3 代码的更多详细信息，并在 Hugging Face Hub 上查看所有 MMS - TTS 检查点：facebook/mms - tts。

📄 许可证

该模型采用 CC - BY - NC 4.0 许可证。

📚 引用信息

如果你使用了该模型，请考虑引用 MMS 论文：

@article{pratap2023mms,
    title={Scaling Speech Technology to 1,000+ Languages},
    author={Vineel Pratap and Andros Tjandra and Bowen Shi and Paden Tomasello and Arun Babu and Sayani Kundu and Ali Elkahky and Zhaoheng Ni and Apoorv Vyas and Maryam Fazel-Zarandi and Alexei Baevski and Yossi Adi and Xiaohui Zhang and Wei-Ning Hsu and Alexis Conneau and Michael Auli},
    journal={arXiv},
    year={2023}
}