《博主简介》
小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。
✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~
👍感谢小伙伴们点赞、关注!
《------往期经典推荐------》
一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
项目名称 | 项目名称 |
---|---|
1.【人脸识别与管理系统开发】 | 2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】 |
3.【手势识别系统开发】 | 4.【人脸面部活体检测系统开发】 |
5.【图片风格快速迁移软件开发】 | 6.【人脸表表情识别系统】 |
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】 | 8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】 |
9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】 | 10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】 |
11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】 | 12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】 |
13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】 | 14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】 |
15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】 | 16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】 |
17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】 | 18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】 |
19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】 | 20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】 |
21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】 | 22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】 |
23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】 | 24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】 |
25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】 | 26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】 |
27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】 | 28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】 |
29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】 | 30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】 |
31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】 | 32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】 |
33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】 | 34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】 |
35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】 | 36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】 |
37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】 | 38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】 |
39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】 | 40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】 |
41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】 | 42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】 |
43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】 | 44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】 |
45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】 | 46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】 |
47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】 | 48.【车辆检测追踪与流量计数系统】 |
49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】 | 50.【基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统】 |
51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】 | 52.【高压输电线绝缘子缺陷智能检测系统】 |
二、机器学习实战专栏【链接】,已更新31期,欢迎关注,持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】,持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】,持续更新中~
《------正文------》
引言
本文主要分享一个最新的ChatTTS语音合成项目的自制一键启动程序【部分界面英文进行了汉化处理】
,开箱即用,无需配置运行环境,供小伙伴们学习交流。感兴趣的小伙伴可以文末免费获取。
启动后界面如下:
ChatTTS 简介
ChatTTS 是一款为对话场景设计的语音合成模型,专为 LLM 助手任务优化。它不仅支持多语言,还能预测和控制细粒度的韵律特征,包括笑声、停顿和插话等。实测语音生成效果还是十分不错的。
一键启动包使用说明
下载压缩包后解压,然后双击一键启动.exe
运行压缩包。弹出的控制台会显示运行状态,如下所示:
启动完成后,会自动弹出如下网页
。如果没有自动弹出网页,可在浏览器输入控制台显示的url地址即可显示页面,如上方显示的:http://0.0.0.0:8081
。
输入想生成语音的文字内容,点击生成音频
按钮即可生成音频文件,控制台会显示处理进度。语音生成完成后,点击语音播放即可播放生成的音频文件。点击音频右上角下载
标识,即可下载生成的音频文件。
下面对界面中的主要参数进行详细说明。
页面参数说明
文本预处理
表示是否对输入的文本先进行预处理后再进行生成音频。默认勾选。勾选此选项可以对输入文本进行优化或修改,提升语音的自然度和可理解性。
Audio Seed
用于初始化随机数生成器的种子值,可用于生成不同音色的音频文件。设置相同的 Audio Seed 可以确保重复生成一致的语音
,便于实验和调试。点击旁边的骰子按钮,可对音色进行随机抽卡。
Text Seed
类似于 Audio Seed,在文本生成阶段用于初始化随机数生成器的种子值。点击旁边的骰子按钮,可对文本进行随机抽卡。
,处理后会随机加一些更细粒度的控制,比如调整笑声、停顿和口音等。
Audio Temperature
用于控制输出的随机性。数值越高,生成的语音越可能包含意外变化;数值较低则趋向于更平稳的输出。
Top_P 和 Top_K
Top_P: 核采样策略,定义概率累积值,模型将只从这个累积概率覆盖的最可能的词中选择下一个词。
Top_K: 限制模型考虑的可能词汇数量,设置为一个具体数值,模型将只从这最可能的 K 个词中选择下一个词。
进阶使用技巧
除了基本的参数设置,还可以进行更细粒度的控制,比如调整笑声、停顿和口音。以下是一些常用的控制标记:
[oral_(0-9)]
: 控制口音强度
[laugh_(0-2)]
: 控制笑声
[break_(0-7)]
: 控制停顿时间
试试不同的组合,比如 [oral 2][laugh 0][break 4],探索更多有趣的语音效果。
项目地址:https://github.com/2noise/ChatTTS
资料获取
关于本文的一键启动包等文件都已打包好,供需要的小伙伴们学习,免费获取方式如下:
关注文末名片G-Z-H:【阿旭算法与机器学习】,发送【开源】即可免费获取