 一、引言pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象，将所有大模型分为音频（Audio）、计算机视觉（Computer vision）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（tasks），共计覆盖32万个模型。  今天介绍Audio的第三篇，文本转音频（text-to-audio/text-to-speech），在huggingface库内共有1978个音频分类模型，其中1141个是由facebook生成的不同语言版本，其他公司发布的仅有837个。 二、文本转音频（text-to-audio/text-to-speech）2.1 概述文本转音频（TTS），与上一篇音频转文本（STT）是对称技术，给定文本生成语音，实际使用上，更多与语音克隆技术相结合：先通过一段音频（few-show）进行声音克隆，再基于克隆的音色和文本生成语音。应用场景极多，也是人工智能领域最易看到成果的技术，主要应用场景有读文章、音乐生成、短视频智能配音、游戏角色智能配音等。  2.2 技术原理2.2.1 原理概述当前比较流行的做法还是基于transformer对文本编码与声音编码进行对齐，声音方面先产生一个对数梅尔频谱图，再使用一个额外的神经网络（声码器）转换为波形。  模型类别上，以suno/bark为代表的语音生成和以xtts为代表的声音克隆+语音生成各占据半壁江山，使用比较多的模型如下 2.2.2 语音生成（zero-shot）
2.2.3 声音克隆+语音生成（few-shot）
2.3 pipeline参数2.3.1 pipeline对象实例化参数( *args, vocoder = None, sampling_rate = None, **kwargs )2.3.2 pipeline对象使用参数
2.3.3 pipeline对象返回参数
2.4 pipeline实战2.4.1 suno/bark-small（默认模型）pipeline对于text-to-audio/text-to-speech的默认模型是suno/bark-small，使用pipeline时，如果仅设置task=text-to-audio或task=text-to-speech，不设置模型，则下载并使用默认模型。 [code]import os os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" import scipy from IPython.display import Audio from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-to-speech") result = pipe("Hello, my dog is cooler than you!") sampling_rate=result["sampling_rate"] audio=result["audio"] print(sampling_rate,audio) scipy.io.wavfile.write("bark_out.wav", rate=sampling_rate, data=audio) Audio(audio, rate=sampling_rate)[/code]可以将文本转换为语音bark_out.wav。 bark支持对笑声、男女、歌词、强调语气等进行设定，直接在文本添加：
同时，pipeline可以指定任意的模型，模型列表参考TTS模型库。 2.4.2 coqui/XTTS-v2语音克隆参考官方文档：可以使用python或命令行2种方式轻松使用model_list内的模型，优先要安装TTS的pypi包： [code]pip install TTS -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple[/code]2.4.2.1 语音转换（参考语音，将语音生成语音） python版本： [code]import torch from TTS.api import TTS # Get device device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # List available 🐸TTS models print(TTS().list_models()) # Init TTS tts = TTS(model_name="voice_conversion_models/multilingual/vctk/freevc24", progress_bar=False).to("cuda") tts.voice_conversion_to_file(source_wav="my/source.wav", target_wav="my/target.wav", file_path="output.wav")[/code]命令行版本： [code]tts --out_path ./speech.wav --model_name "tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2" --source_wav "./source_wav.wav" --target_wav "./target_wav.wav"[/code]2.4.2.2 文字转语音（参考语音，将文字生成语音） python版本： [code]import torch from TTS.api import TTS # Get device device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # List available 🐸TTS models print(TTS().list_models()) # Init TTS tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2").to(device) # Run TTS # ❗ Since this model is multi-lingual voice cloning model, we must set the target speaker_wav and language # Text to speech list of amplitude values as output wav = tts.tts(text="Hello world!", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="en") # Text to speech to a file tts.tts_to_file(text="Hello world!", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="en", file_path="output.wav") tts = TTS("tts_models/de/thorsten/tacotron2-DDC") tts.tts_with_vc_to_file( "Wie sage ich auf Italienisch, dass ich dich liebe?", speaker_wav="target/speaker.wav", file_path="output.wav" )[/code]命令行版本： [code]$ tts --text "Text for TTS" --model_name "2.5 模型排名在huggingface上，我们筛选自动语音识别模型，并按近期热度从高到低排序：  看起来有1978个，实际上有1141是由facebook生成的不同语言版本，其他公司发布的仅有837个：  三、总结本文对transformers之pipeline的文本生成语音（text-to-audio/text-to-speech）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline以及tts的python和命令行工具完成文字生成语音、文字参考语音生成语音、语音参考语音生成语音，应用于有声小说、音乐创作、变音等非常广泛的场景。 |
