Mms Tts Urd Script Devanagari

🚀 大规模多语言语音（MMS）：乌尔都语文字转语音

本仓库包含**乌尔都语（urd - script_devanagari）**文字转语音（TTS）模型的检查点。

该模型是Facebook的大规模多语言语音项目的一部分，旨在为多种语言提供语音技术。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](https://huggingface.co/models?sort=trending&search=facebook%2Fmms - tts)。

从🤗 Transformers库的4.33版本起，MMS - TTS即可使用。

✨ 主要特性

• 基于Facebook的大规模多语言语音项目，支持乌尔都语文字转语音。
• 使用VITS模型，可根据输入文本序列预测语音波形。
• 模型具有随机持续时间预测器，能从相同输入文本合成不同节奏的语音。

📦 安装指南

MMS - TTS从🤗 Transformers库的4.33版本起可用。要使用此检查点，请先安装该库的最新版本：

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-urd-script_devanagari")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mms-tts-urd-script_devanagari")

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

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

高级用法

将生成的波形保存为.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)

🔧 技术细节

VITS（变分推理与端到端文字转语音的对抗学习）是一种端到端语音合成模型，它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。

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。频谱图使用一组转置卷积层进行解码，这与HiFi - GAN声码器的风格非常相似。考虑到文字转语音问题的一对多性质，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持续时间预测器，这使得模型能够从相同的输入文本合成不同节奏的语音。

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。为了提高模型的表达能力，对条件先验分布应用了归一化流。在推理过程中，文本编码会根据持续时间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。由于持续时间预测器的随机性，该模型是非确定性的，因此需要一个固定的种子来生成相同的语音波形。

对于MMS项目，会为每种语言单独训练一个VITS检查点。

📚 详细文档

BibTex引用

该模型由Meta AI的Vineel Pratap等人开发。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}
}

📄 许可证

该模型遵循CC - BY - NC 4.0许可协议。