Mms Tts Pan

🚀 大规模多语言语音（MMS）：旁遮普语（东部）文本转语音

本仓库包含旁遮普语（东部，pan）的文本转语音（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。你可以在 MMS语言覆盖概述 中找到更多关于支持语言及其ISO 639 - 3代码的详细信息，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版本起，MMS - TTS就可以使用了。

🚀 快速开始

MMS - TTS从🤗 Transformers库的4.33版本起可用。若要使用此检查点，首先需安装该库的最新版本：

pip install --upgrade transformers accelerate

然后，使用以下代码片段进行推理：

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

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

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

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

生成的波形可以保存为.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)

✨ 主要特性

• 本模型是大规模多语言语音（MMS）项目的一部分，支持旁遮普语（东部）的文本转语音功能。
• 基于VITS架构，这是一种端到端的语音合成模型，能够根据输入的文本序列预测语音波形。
• 模型包含随机时长预测器，可从相同的输入文本合成不同节奏的语音。
• 模型具有非确定性，需要固定种子才能生成相同的语音波形。

📦 安装指南

若要使用此检查点，首先需安装🤗 Transformers库的最新版本：

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

text = "some example text in the Punjabi, Eastern 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

模型详情

VITS（基于对抗学习的端到端文本转语音变分推理）是一种端到端的语音合成模型，它能根据输入的文本序列预测语音波形。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。频谱图使用一组转置卷积层进行解码，与HiFi - GAN声码器的风格非常相似。考虑到文本转语音问题的一对多性质，即相同的文本输入可以有多种发音方式，该模型还包含一个随机时长预测器，这使得模型能够从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。为了提高模型的表达能力，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。

对于MMS项目，会为每种语言单独训练一个VITS检查点。

🔧 技术细节

• 模型架构：VITS是一种条件变分自编码器（VAE），包含后验编码器、解码器和条件先验。基于流的模块由基于Transformer的文本编码器和多个耦合层组成，用于预测声学特征。
• 训练方法：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。为提高表达能力，对条件先验分布应用了归一化流。
• 推理过程：文本编码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，模型具有非确定性，需要固定种子才能生成相同的语音波形。

📄 许可证

该模型遵循 CC - BY - NC 4.0 许可证。

📚 引用信息

此模型由Meta AI的Vineel Pratap等人开发。如果你使用该模型，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}
}