HelpingAI-TTS-v1开源文本转语音工具 - 多语言支持与情感定制表达

Home

Helpingai TTS V1

Developed by HelpingAI

HelpingAI-TTS-v1是一款专注于个性化、情感表达和清晰度的新一代文本转语音（TTS）工具，支持多种语言和情感定制。

语音合成

Transformers

Supports Multiple LanguagesOpen Source License:Apache-2.0 #情感语音合成 #多语言TTS #语音风格定制

Downloads 1,121

Release Time : 12/8/2024

Model Overview

HelpingAI-TTS-v1是一款高质量的文本转语音模型，能够生成情感丰富、可定制的语音输出。支持多种语言和语调调整，适用于多种应用场景。

Model Features

情感丰富的语音

支持多种情感表达，如欢快、严肃、放松等，可根据描述生成不同风格的语音。

顶级音质

生成超级清晰的音频，无杂音，提供高品质的声音输出。

可定制性

支持调整情感、语调、语速甚至口音，打造个性化语音体验。

多语言支持

支持20多种语言，包括多种印度语言和英语，满足全球用户需求。

Model Capabilities

文本转语音

情感语音生成

多语言支持

语音定制

Use Cases

娱乐与媒体

有声读物

为有声读物生成情感丰富的语音，提升听众体验。

生成高质量的语音文件，适合长时间聆听。

播客

为播客生成自然、随意的语音，模拟真人对话效果。

生成生动、自然的语音，增强播客吸引力。

教育与培训

语言学习

为语言学习应用生成多种语言的语音，帮助用户练习听力。

提供清晰、准确的语音输出，辅助语言学习。

客户服务

语音助手

为语音助手生成友好、自然的语音回应，提升用户体验。

生成符合场景需求的语音，增强交互体验。

🚀 HelpingAI-TTS-v1 🎤🔥

欢迎来到 HelpingAI-TTS-v1，这是一款顶级的文本转语音（TTS）模型，主打个性化、独特氛围与清晰音质。无论你希望文本听起来欢快、富有情感，还是像与朋友聊天一样自然，该模型都能满足你的需求。💯

🚀 快速开始

HelpingAI-TTS-v1 是一款用于生成 高质量、可定制语音 的强大模型。它并非只是机械地输出通用文本，而是能够“感知”你要表达的内容，并以独特的风格将其生动呈现。你可以为语音添加描述，例如语速快慢、语调是欢快还是严肃等，然后就能得到完美的音频输出。🎧

✨ 主要特性

富有表现力的语音：这可不是普通的 TTS 模型。你可以描述所需的语调、语速和氛围。无论是活泼的“嘿！”还是轻松的“怎么了？”，该模型都能精准实现。
卓越的音质：音频极其清晰，没有杂音，只有纯净的高质量声音，让你的话语更加突出。
前所未有的可定制性：你可以自由调整情感、语调，甚至口音，一切都以个性化为核心。🌍

📦 安装指南

准备好体验了吗？以下是在数秒内设置 HelpingAI-TTS-v1 的方法：

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

💻 使用示例

基础用法

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

# Choose your device (GPU or CPU)
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# Load the model and tokenizers
model = ParlerTTSForConditionalGeneration.from_pretrained("HelpingAI/HelpingAI-TTS-v1").to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HelpingAI/HelpingAI-TTS-v1")
description_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model.config.text_encoder._name_or_path)

# Customize your inputs: text + description
prompt = "Hey, what's up? How’s it going?"
description = "A friendly, upbeat, and casual tone with a moderate speed. Speaker sounds confident and relaxed."

# Tokenize the inputs
input_ids = description_tokenizer(description, return_tensors="pt").input_ids.to(device)
prompt_input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to(device)

# Generate the audio
generation = model.generate(input_ids=input_ids, prompt_input_ids=prompt_input_ids)
audio_arr = generation.cpu().numpy().squeeze()

# Save the audio to a file
sf.write("output.wav", audio_arr, model.config.sampling_rate)