目录
一、引言
二、TTS（text-to-speech）模型原理
2.1 VITS 模型架构
2.2 VITS 模型训练
2.3 VITS 模型推理
三、ChatTTS 模型实战
3.1 ChatTTS 简介
3.2 ChatTTS 亮点
3.3 ChatTTS 数据集
3.4 ChatTTS 部署
3.4.1 创建conda环境
3.4.2 拉取源代码
3.4.3 安装环境依赖
3.4.4 启动WebUI
3.4.5 WebUI推理
3.5 ChatTTS 代码
四、总结
一、引言
我很愿意推荐一些小而美、高实用模型，比如之前写的YOLOv10霸榜百度词条，很多人搜索，仅需100M就可以完成毫秒级图像识别与目标检测，相关的专栏也是CSDN付费专栏中排行最靠前的。今天介绍有一个小而美、高实用性的模型：ChatTTS。
二、TTS（text-to-speech）模型原理
2.1 VITS 模型架构
由于ChatTTS还没有公布论文，我们也不好对ChatTTS的底层原理进行武断。这里对另一个TTS里程碑模型VITS原理进行简要介绍，让大家对TTS模型原理有多认知。VITS详细论文见链接
VITS论文对训练和推理两个环节分别进行讲述：
2.2 VITS 模型训练
VITS模型训练：在训练阶段，音素（Phonemes）可以被简单理解为文字对应的拼音或音标。它们经过文本编码（Text Encode）和映射（Projection）后，生成了文本的表示形式。左侧的线性谱（Linear Sepctrogram）是从用于训练的音频中提取的 wav 文件的音频特征。这些特征通过后验编码器（Posteritor）生成音频的表示，然后通过训练对齐这两者（在模块 A 中）。节奏也是表达的重要因素，因此还加入了一个随机持续时间预测器（Stochasitic Duration Predictor）模块，根据音素和对齐结果对输出音频长度进行调整。
2.3 VITS 模型推理
VITS模型推理：在推理过程中，输入是文本对应的音素。将映射和对长度采样输入模型，将其转换为语音表示流，然后通过解码器将其转换为音频格式。
根据论文中描述的逻辑，文本数据被转换为音素（即词的拼音）并输入模型。模型学习了音素与音频之间的关系，包括说话者的音质、音高、口音和发音习惯等。
三、ChatTTS 模型实战
3.1 ChatTTS 简介
ChatTTS 是一款专门为对话场景（例如 LLM 助手）设计的文本转语音模型。
3.2 ChatTTS 亮点
- 对话式 TTS: ChatTTS 针对对话式任务进行了优化，能够实现自然且富有表现力的合成语音。它支持多个说话者，便于生成互动式对话。
- 精细的控制: 该模型可以预测和控制精细的韵律特征，包括笑声、停顿和插入语。
- 更好的韵律: ChatTTS 在韵律方面超越了大多数开源 TTS 模型。我们提供预训练模型以支持进一步的研究和开发。
3.3 ChatTTS 数据集
- 主模型使用了 100,000+ 小时的中文和英文音频数据进行训练。
- HuggingFace 上的开源版本是一个在 40,000 小时数据上进行无监督微调的预训练模型。
3.4 ChatTTS 部署
3.4.1 创建conda环境
conda create -n chattts
conda activate chattts3.4.2 拉取源代码
git clone https://github.com/2noise/ChatTTS
cd ChatTTS3.4.3 安装环境依赖
pip install -r requirements.txt3.4.4 启动WebUI
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 #指定显卡
nohup python examples/web/webui.py --server_name 0.0.0.0 --server_port 8888 > chattts_20240624.out 2>&1 & #后台运行执行后会自动跳转出webui，地址为server_name:server_port
3.4.5 WebUI推理
个人感觉：其中夹杂着“那个”、“然后”、“嗯...”等口头禅，学的太逼真了，人类说话不就是这样么。。
- [uv_break]、[laugh]等符号进行断句、微笑等声音控制。
- Audio Seed：用于初始化随机数生成器的种子值。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。推荐 Seed: 3798-知性女、462-大舌头女、2424-低沉男。
- 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。
- Refine Text：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 Temperature️：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：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。
3.5 ChatTTS 代码
import os, sys
if sys.platform == "darwin":
os.environ["PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK"] = "1"
now_dir = os.getcwd()
sys.path.append(now_dir)
import random
import argparse
import torch
import gradio as gr
import numpy as np
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv("sha256.env")
import ChatTTS
# 音色选项：用于预置合适的音色
voices = {
"默认": {"seed": 2},
"音色1": {"seed": 1111},
"音色2": {"seed": 2222},
"音色3": {"seed": 3333},
"音色4": {"seed": 4444},
"音色5": {"seed": 5555},
"音色6": {"seed": 6666},
"音色7": {"seed": 7777},
"音色8": {"seed": 8888},
"音色9": {"seed": 9999},
"音色10": {"seed": 11111},
}
def generate_seed():
new_seed = random.randint(1, 100000000)
return {
"__type__": "update",
"value": new_seed
}
# 返回选择音色对应的seed
def on_voice_change(vocie_selection):
return voices.get(vocie_selection)['seed']
def generate_audio(text, temperature, top_P, top_K, audio_seed_input, text_seed_input, refine_text_flag):
torch.manual_seed(audio_seed_input)
rand_spk = chat.sample_random_speaker()
params_infer_code = {
'spk_emb': rand_spk,
'temperature': temperature,
'top_P': top_P,
'top_K': top_K,
}
params_refine_text = {'prompt': '[oral_2][laugh_0][break_6]'}
torch.manual_seed(text_seed_input)
if refine_text_flag:
text = chat.infer(text,
skip_refine_text=False,
refine_text_only=True,
params_refine_text=params_refine_text,
params_infer_code=params_infer_code
)
wav = chat.infer(text,
skip_refine_text=True,
params_refine_text=params_refine_text,
params_infer_code=params_infer_code
)
audio_data = np.array(wav[0]).flatten()
sample_rate = 24000
text_data = text[0] if isinstance(text, list) else text
return [(sample_rate, audio_data), text_data]
def main():
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("# ChatTTS Webui")
gr.Markdown("ChatTTS Model: [2noise/ChatTTS](https://github.com/2noise/ChatTTS)")
default_text = "四川美食确实以辣闻名，但也有不辣的选择。[uv_break]比如甜水面、赖汤圆、蛋烘糕、叶儿粑等，这些小吃口味温和，甜而不腻，也很受欢迎。[laugh]"
text_input = gr.Textbox(label="Input Text", lines=4, placeholder="Please Input Text...", value=default_text)
with gr.Row():
refine_text_checkbox = gr.Checkbox(label="Refine text", value=True)
temperature_slider = gr.Slider(minimum=0.00001, maximum=1.0, step=0.00001, value=0.3, label="Audio temperature")
top_p_slider = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=0.9, step=0.05, value=0.7, label="top_P")
top_k_slider = gr.Slider(minimum=1, maximum=20, step=1, value=20, label="top_K")
with gr.Row():
voice_options = {}
voice_selection = gr.Dropdown(label="音色", choices=voices.keys(), value='默认')
audio_seed_input = gr.Number(value=2, label="Audio Seed")
generate_audio_seed = gr.Button("\U0001F3B2")
text_seed_input = gr.Number(value=42, label="Text Seed")
generate_text_seed = gr.Button("\U0001F3B2")
generate_button = gr.Button("Generate")
text_output = gr.Textbox(label="Output Text", interactive=False)
audio_output = gr.Audio(label="Output Audio")
# 使用Gradio的回调功能来更新数值输入框
voice_selection.change(fn=on_voice_change, inputs=voice_selection, outputs=audio_seed_input)
generate_audio_seed.click(generate_seed,
inputs=[],
outputs=audio_seed_input)
generate_text_seed.click(generate_seed,
inputs=[],
outputs=text_seed_input)
generate_button.click(generate_audio,
inputs=[text_input, temperature_slider, top_p_slider, top_k_slider, audio_seed_input, text_seed_input, refine_text_checkbox],
outputs=[audio_output, text_output])
gr.Examples(
examples=[
["四川美食确实以辣闻名，但也有不辣的选择。比如甜水面、赖汤圆、蛋烘糕、叶儿粑等，这些小吃口味温和，甜而不腻，也很受欢迎。", 0.3, 0.7, 20, 2, 42, True],
["What is [uv_break]your favorite english food?[laugh][lbreak]", 0.5, 0.5, 10, 245, 531, True],
["chat T T S is a text to speech model designed for dialogue applications. [uv_break]it supports mixed language input [uv_break]and offers multi speaker capabilities with precise control over prosodic elements [laugh]like like [uv_break]laughter[laugh], [uv_break]pauses, [uv_break]and intonation. [uv_break]it delivers natural and expressive speech,[uv_break]so please[uv_break] use the project responsibly at your own risk.[uv_break]", 0.2, 0.6, 15, 67, 165, True],
],
inputs=[text_input, temperature_slider, top_p_slider, top_k_slider, audio_seed_input, text_seed_input, refine_text_checkbox],
)
parser = argparse.ArgumentParser(description='ChatTTS demo Launch')
parser.add_argument('--server_name', type=str, default='0.0.0.0', help='Server name')
parser.add_argument('--server_port', type=int, default=8080, help='Server port')
parser.add_argument('--root_path', type=str, default=None, help='Root Path')
parser.add_argument('--custom_path', type=str, default=None, help='the custom model path')
args = parser.parse_args()
print("loading ChatTTS model...")
global chat
chat = ChatTTS.Chat()
if args.custom_path == None:
chat.load_models()
else:
print('local model path:', args.custom_path)
chat.load_models('custom', custom_path=args.custom_path)
demo.launch(server_name=args.server_name, server_port=args.server_port, root_path=args.root_path, inbrowser=True)
if __name__ == '__main__':
main()
通过import ChatTTS和chat = ChatTTS.chat()以及chat.infer对ChatTTS类进行引用，通过装载多个配置项进行不同语音类型的生成。
四、总结
本文首先以VITS为例，对TTS基本原理进行简要讲解，让大家对TTS模型有基本的认知，其次对ChatTTS模型进行step by step实战教学，个人感觉4万小时语音数据开源版本还是被阉割的很严重，可能担心合规问题吧。其次就是没有特定的角色与种子值对应关系，需要人工去归类，期待更多相关的工作诞生。
实用性上来讲，对于语音聊天助手，确实是一种技术上的升级，不需要特别多的GPU资源就可以搭建语音聊天服务，比LLM聊天上升了一个档次。最近好忙，主要在做一个人工智能助手，3天涨了1.3万粉丝。最近计划把ChatTTS应用于这个人工智能助手（微博：面子小行家）的私信回复中，涉及到音频文件与业务相结合。期待我的成果吧！
如果您还有时间，可以看看我的其他文章：
《AI—工程篇》
AI智能体研发之路-工程篇（一）：Docker助力AI智能体开发提效
AI智能体研发之路-工程篇（二）：Dify智能体开发平台一键部署
AI智能体研发之路-工程篇（三）：大模型推理服务框架Ollama一键部署
AI智能体研发之路-工程篇（四）：大模型推理服务框架Xinference一键部署
AI智能体研发之路-工程篇（五）：大模型推理服务框架LocalAI一键部署
《AI—模型篇》
AI智能体研发之路-模型篇（一）：大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
AI智能体研发之路-模型篇（二）：DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战
AI智能体研发之路-模型篇（三）：中文大模型开、闭源之争
AI智能体研发之路-模型篇（四）：一文入门pytorch开发
AI智能体研发之路-模型篇（五）：pytorch vs tensorflow框架DNN网络结构源码级对比
AI智能体研发之路-模型篇（六）：【机器学习】基于tensorflow实现你的第一个DNN网络
AI智能体研发之路-模型篇（七）：【机器学习】基于YOLOv10实现你的第一个视觉AI大模型
AI智能体研发之路-模型篇（八）：【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战
AI智能体研发之路-模型篇（九）：【机器学习】GLM4-9B-Chat大模型/GLM-4V-9B多模态大模型概述、原理及推理实战
AI智能体研发之路-模型篇（十）：【机器学习】Qwen2大模型原理、训练及推理部署实战
《AI—Transformers应用》
【AI大模型】Transformers大模型库（一）：Tokenizer
【AI大模型】Transformers大模型库（二）：AutoModelForCausalLM
【AI大模型】Transformers大模型库（三）：特殊标记（special tokens）
【AI大模型】Transformers大模型库（四）：AutoTokenizer
【AI大模型】Transformers大模型库（五）：AutoModel、Model Head及查看模型结构
【AI大模型】Transformers大模型库（六）：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory解决
【AI大模型】Transformers大模型库（七）：单机多卡推理之device_map
【AI大模型】Transformers大模型库（八）：大模型微调之LoraConfig
