Mms Tts Spa

🚀 大規模多語言語音 (MMS)：西班牙語文本轉語音

本倉庫包含西班牙語 (spa) 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，旨在為各種語言提供語音技術。你可以在 MMS 語言覆蓋概述 中找到有關支持語言及其 ISO 639 - 3 代碼的更多詳細信息，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)。

從版本 4.33 開始，MMS - TTS 在 🤗 Transformers 庫中可用。

🚀 快速開始

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

pip install --upgrade transformers accelerate

然後，使用以下代碼片段進行推理：

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

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

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

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

生成的波形可以保存為 .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 中顯示：

from IPython.display import Audio

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

✨ 主要特性

VITS（基於對抗學習的端到端文本轉語音變分推理）是一種端到端語音合成模型，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。

基於頻譜圖的聲學特徵集由基於流的模塊預測，該模塊由基於 Transformer 的文本編碼器和多個耦合層組成。頻譜圖使用一系列轉置卷積層進行解碼，與 HiFi - GAN 聲碼器的風格非常相似。受 TTS 問題的一對多性質（即相同的文本輸入可以有多種發音方式）的啟發，該模型還包括一個隨機持續時間預測器，這使得模型能夠從相同的輸入文本合成具有不同節奏的語音。

該模型通過結合從變分下界和對抗訓練得出的損失進行端到端訓練。為了提高模型的表現力，對條件先驗分佈應用了歸一化流。在推理過程中，文本編碼根據持續時間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。由於持續時間預測器的隨機性，該模型是非確定性的，因此需要固定種子才能生成相同的語音波形。

對於 MMS 項目，每種語言都單獨訓練一個 VITS 檢查點。

📚 詳細文檔

模型詳情

VITS（基於對抗學習的端到端文本轉語音變分推理）是一種端到端語音合成模型，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。

基於頻譜圖的聲學特徵集由基於流的模塊預測，該模塊由基於 Transformer 的文本編碼器和多個耦合層組成。頻譜圖使用一系列轉置卷積層進行解碼，與 HiFi - GAN 聲碼器的風格非常相似。受 TTS 問題的一對多性質（即相同的文本輸入可以有多種發音方式）的啟發，該模型還包括一個隨機持續時間預測器，這使得模型能夠從相同的輸入文本合成具有不同節奏的語音。

該模型通過結合從變分下界和對抗訓練得出的損失進行端到端訓練。為了提高模型的表現力，對條件先驗分佈應用了歸一化流。在推理過程中，文本編碼根據持續時間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。由於持續時間預測器的隨機性，該模型是非確定性的，因此需要固定種子才能生成相同的語音波形。

對於 MMS 項目，每種語言都單獨訓練一個 VITS 檢查點。

使用方法

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

pip install --upgrade transformers accelerate

然後，使用以下代碼片段進行推理：

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

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

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

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

生成的波形可以保存為 .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 中顯示：

from IPython.display import Audio

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

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

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

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

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

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

from IPython.display import Audio

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

📄 BibTex 引用

該模型由 Meta AI 的 Vineel Pratap 等人開發。如果你使用該模型，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}
}

📄 許可證

該模型採用 CC - BY - NC 4.0 許可證。