Persian Tts Female Glow Tts

🚀 波斯语女性语音合成模型（persian-tts-female-glow_tts）

本项目提供了一个用于波斯语语音合成的 persian-tts-female glow_tts 模型，能够将文本转换为自然流畅的女性语音。该模型基于波斯语数据集进行训练，具有较高的语音质量和准确性。

🚀 快速开始

安装依赖

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

从文本生成音频

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 # 模型检查点.pth的绝对路径
config_path =config # 模型配置文件config.json的绝对路径

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')

显示音频

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

✨ 主要特性

• 波斯语语音合成：专为波斯语（فارسی）文本转语音设计。
• 单说话人女性语音：提供清晰、自然的女性语音。
• 基于特定数据集训练：在 persian-tts-dataset-famale 数据集上进行训练。
• 开源代码仓库：可在 GitHub Repo 查看和使用相关代码。

📦 安装指南

安装所需的依赖库：

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

💻 使用示例

基础用法

# 使用命令行界面生成音频
!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"

高级用法

# 使用Python API生成音频
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 # 模型检查点.pth的绝对路径
config_path =config # 模型配置文件config.json的绝对路径

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')

📚 详细文档

模型信息

开始使用模型

使用本仓库中的训练代码：GitHub Repo。

其他信息

• 使用时长：10 小时
• 云服务提供商：kaggle