🚀 大規模多語言語音 (MMS):約魯巴語語音合成
本倉庫包含約魯巴語 (yor) 的語音合成 (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 即可使用。
✨ 主要特性
VITS(基於對抗學習的變分推理端到端語音合成模型)是一種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。頻譜圖使用一系列轉置卷積層進行解碼,與 HiFi - GAN 聲碼器的風格類似。考慮到語音合成問題的一對多性質,即相同的文本輸入可以有多種發音方式,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出不同節奏的語音。
該模型通過結合變分下界和對抗訓練產生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,該模型具有不確定性,因此需要固定種子才能生成相同的語音波形。
對於 MMS 項目,會針對每種語言分別訓練一個 VITS 檢查點。
📦 安裝指南
從 🤗 Transformers 庫的 4.33 版本起,MMS - TTS 即可使用。要使用此檢查點,請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-yor")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mms-tts-yor")
text = "some example text in the Yoruba 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)
或者在 Jupyter Notebook / Google Colab 中展示:
from IPython.display import Audio
Audio(output, rate=model.config.sampling_rate)
📚 詳細文檔
本模型由 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。