Persian Tts Female Glow Tts

🚀 波斯語女性語音合成模型（persian-tts-female-glow_tts）

本項目提供了一個用於波斯語語音合成的 persian-tts-female glow_tts 模型，能夠將文本轉換為自然流暢的女性語音。該模型基於波斯語數據集進行訓練，具有較高的語音質量和準確性。

🚀 快速開始

安裝依賴

!pip install TTS
!sudo apt-get -y install espeak-ng

從文本生成音頻

使用命令行界面（CLI）

!tts --text "زندگی فقط یک بار است؛ از آن به خوبی استفاده کن" \
     --model_path "/coqui_training/run-July-31-2022_10+54AM-0000000/checkpoint_24000.pth" \
     --config_path "/coqui_training/run-July-31-2022_10+54AM-0000000/config.json" \
     --out_path "speech1.wav"

使用Python API

from TTS.config import load_config
from TTS.utils.manage import ModelManager
from TTS.utils.synthesizer import Synthesizer

basepath="/train_output/run-December-24-2022_09+28AM-0000000"
config=basepath+"/config.json" 
model=basepath+"/best_model.pth"

model_path =model # 模型檢查點.pth的絕對路徑
config_path =config # 模型配置文件config.json的絕對路徑

text=".زندگی فقط یک بار است؛ از آن به خوبی استفاده کن"

synthesizer = Synthesizer(
    model_path, config_path
)
wavs = synthesizer.tts(text)
synthesizer.save_wav(wavs, 'sp.wav')

顯示音頻

import IPython
IPython.display.Audio('sp.wav')

✨ 主要特性

• 波斯語語音合成：專為波斯語（فارسی）文本轉語音設計。
• 單說話人女性語音：提供清晰、自然的女性語音。
• 基於特定數據集訓練：在 persian-tts-dataset-famale 數據集上進行訓練。
• 開源代碼倉庫：可在 GitHub Repo 查看和使用相關代碼。

📦 安裝指南

安裝所需的依賴庫：

!pip install TTS
!sudo apt-get -y install espeak-ng

💻 使用示例

基礎用法

# 使用命令行界面生成音頻
!tts --text "زندگی فقط یک بار است؛ از آن به خوبی استفاده کن" \
     --model_path "/coqui_training/run-July-31-2022_10+54AM-0000000/checkpoint_24000.pth" \
     --config_path "/coqui_training/run-July-31-2022_10+54AM-0000000/config.json" \
     --out_path "speech1.wav"

高級用法

# 使用Python API生成音頻
from TTS.config import load_config
from TTS.utils.manage import ModelManager
from TTS.utils.synthesizer import Synthesizer

basepath="/train_output/run-December-24-2022_09+28AM-0000000"
config=basepath+"/config.json" 
model=basepath+"/best_model.pth"

model_path =model # 模型檢查點.pth的絕對路徑
config_path =config # 模型配置文件config.json的絕對路徑

text=".زندگی فقط یک بار است؛ از آن به خوبی استفاده کن"

synthesizer = Synthesizer(
    model_path, config_path
)
wavs = synthesizer.tts(text)
synthesizer.save_wav(wavs, 'sp.wav')

📚 詳細文檔

模型信息

開始使用模型

使用本倉庫中的訓練代碼：GitHub Repo。

其他信息

• 使用時長：10 小時
• 雲服務提供商：kaggle