Mms Tts Ell

🚀 大规模多语言语音 (MMS)：希腊语语音合成

本项目提供了希腊语（ell）的语音合成（TTS）模型检查点。该模型是Facebook 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支持。你可以在 MMS语言覆盖概述 中查看支持的语言及其ISO 639 - 3代码，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版本开始，即可使用MMS - TTS。

✨ 主要特性

VITS（基于对抗学习的变分推理端到端语音合成模型）是一种端到端的语音合成模型，它能根据输入的文本序列生成语音波形。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。频谱图通过一系列转置卷积层进行解码，与HiFi - GAN声码器的风格类似。考虑到语音合成问题中同一文本输入可以有多种发音方式的一对多特性，该模型还包含一个随机时长预测器，这使得模型能够根据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产生的损失进行端到端训练。为了提高模型的表现力，对条件先验分布应用了归一化流。在推理过程中，文本编码会根据时长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。由于时长预测器的随机性，该模型具有非确定性，因此需要固定种子才能生成相同的语音波形。

在MMS项目中，每种语言都单独训练了一个VITS检查点。

📦 安装指南

从🤗 Transformers库的4.33版本开始，即可使用MMS - TTS。要使用此检查点，请先安装最新版本的库：

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

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

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

高级用法

保存为.wav文件

import scipy

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

在Jupyter Notebook / Google Colab中展示

from IPython.display import Audio

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

📚 详细文档

BibTex引用

该模型由Meta AI的Vineel Pratap等人开发。如果使用该模型，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

该模型采用 CC - BY - NC 4.0 许可证。