Mms Tts Blt

🚀 大規模多語言語音（MMS）：傣擔語（Tai Dam）文本轉語音

本倉庫包含傣擔語（Tai Dam，blt） 的文本轉語音（TTS）模型檢查點。

該模型是Facebook 大規模多語言語音 項目的一部分，旨在為多種語言提供語音技術。你可以在 MMS語言覆蓋概述 中找到更多關於支持語言及其ISO 639 - 3代碼的詳細信息，並在Hugging Face Hub上查看所有MMS - TTS檢查點：[facebook/mms - tts](https://huggingface.co/models?sort=trending&search=facebook%2Fmms - tts)。

從🤗 Transformers庫的4.33版本起，MMS - TTS就可以使用了。

✨ 主要特性

• 本模型屬於大規模多語言語音項目，支持多種語言的文本轉語音功能。
• 基於VITS架構，是一個端到端的語音合成模型，能夠根據輸入的文本序列預測語音波形。
• 模型包含隨機時長預測器，可從相同輸入文本合成不同節奏的語音。

📦 安裝指南

MMS - TTS從🤗 Transformers庫的4.33版本起可用。要使用此檢查點，首先安裝該庫的最新版本：

pip install --upgrade transformers accelerate

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

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

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

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

高級用法

將生成的波形保存為 .wav 文件

import scipy

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

在Jupyter Notebook / Google Colab中顯示音頻

from IPython.display import Audio

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

📚 詳細文檔

模型詳情

VITS（變分推理與對抗學習的端到端文本轉語音）是一個端到端的語音合成模型，它根據輸入的文本序列預測語音波形。它是一個條件變分自編碼器（VAE），由後驗編碼器、解碼器和條件先驗組成。

基於流的模塊會預測一組基於頻譜圖的聲學特徵，該模塊由基於Transformer的文本編碼器和多個耦合層組成。頻譜圖使用一組轉置卷積層進行解碼，與HiFi - GAN聲碼器的風格非常相似。受TTS問題一對多性質的啟發（即相同的文本輸入可以有多種發音方式），該模型還包含一個隨機時長預測器，這使得模型能夠從相同的輸入文本合成不同節奏的語音。

該模型通過結合變分下界和對抗訓練得出的損失進行端到端訓練。為了提高模型的表達能力，對條件先驗分佈應用了歸一化流。在推理過程中，文本編碼會根據時長預測模塊進行上採樣，然後通過流模塊和HiFi - GAN解碼器的級聯映射到波形。由於時長預測器的隨機性，該模型是非確定性的，因此需要一個固定的種子來生成相同的語音波形。

對於MMS項目，會針對每種語言訓練一個單獨的VITS檢查點。

📄 許可證

該模型採用CC - BY - NC 4.0許可協議。

BibTex引用

該模型由Meta AI的Vineel Pratap等人開發。如果你使用了該模型，請考慮引用MMS論文：

@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}
}