前言

之前介绍过 Coqui TTS 的安装，不过那个环境被我玩挂掉了……

这次记录一下 docker 版本的使用。

参考网址：Docker images - TTS 0.11.1 documentation

正文

首先按照官网指示先把镜像 pull 下来。（后记：确保 GPU driver 支持 11.8 以上的 CUDA）

docker pull ghcr.io/coqui-ai/tts

至少大约4 GB 以上的内容需要下载，所以要等一会儿了。

好，下载还专门找了 GPU 版本下载，结果发现自己不配。

For the GPU version, you need to have the latest NVIDIA drivers installed. With nvidia-smi you can check the CUDA version supported, it must be >= 11.8

需要保证 CUDA 能支持 11.8 以上的显卡驱动才可以，在下老显卡只配 CPU 版了，白下了。（我使用 CUDA 11.4，成功运行并报错）

重新下载一下 CPU 版本

docker pull ghcr.io/coqui-ai/tts-cpu

执行测试命令。

docker run --rm -v ~/tts-output:/root/tts-output ghcr.io/coqui-ai/tts-cpu --text "Hello." --out_path /root/tts-output/hello.wav

这条命令会运行容器，生成 hello 的语音，并保存在 ~/tts-output 这个目录。然后运行一下，需要下载预训练模型。网络原因，一阵好等了……

 等了 17 分钟，终于下载好了默认模型。下面是输出信息。

user@server:~$ docker run --rm -v ~/tts-output:/root/tts-output ghcr.io/coqui-ai/tts-cpu --text "Hello." --out_path /root/tts-output/hello.wav
  0%|          | 0.00/113M [00:00<?, ?iB/s] > Downloading model to /root/.local/share/tts/tts_models--en--ljspeech--tacotron2-DDC
100%|██████████| 113M/113M [17:07<00:00, 110kiB/s]
 > Model's license - apache 2.0
 > Check https://choosealicense.com/licenses/apache-2.0/ for more info.
 > Downloading model to /root/.local/share/tts/vocoder_models--en--ljspeech--hifigan_v2
100%|██████████| 3.80M/3.80M [00:01<00:00, 2.80MiB/s]
 > Model's license - apache 2.0
 > Check https://choosealicense.com/licenses/apache-2.0/ for more info.
 > Using model: Tacotron2
 > Setting up Audio Processor...
 | > sample_rate:22050
 | > resample:False
 | > num_mels:80
 | > log_func:np.log
 | > min_level_db:-100
 | > frame_shift_ms:None
 | > frame_length_ms:None
 | > ref_level_db:20
 | > fft_size:1024
 | > power:1.5
 | > preemphasis:0.0
 | > griffin_lim_iters:60
 | > signal_norm:False
 | > symmetric_norm:True
 | > mel_fmin:0
 | > mel_fmax:8000.0
 | > pitch_fmin:1.0
 | > pitch_fmax:640.0
 | > spec_gain:1.0
 | > stft_pad_mode:reflect
 | > max_norm:4.0
 | > clip_norm:True
 | > do_trim_silence:True
 | > trim_db:60
 | > do_sound_norm:False
 | > do_amp_to_db_linear:True
 | > do_amp_to_db_mel:True
 | > do_rms_norm:False
 | > db_level:None
 | > stats_path:None
 | > base:2.718281828459045
 | > hop_length:256
 | > win_length:1024
 > Model's reduction rate `r` is set to: 1
 > Vocoder Model: hifigan
 > Setting up Audio Processor...
 | > sample_rate:22050
 | > resample:False
 | > num_mels:80
 | > log_func:np.log
 | > min_level_db:-100
 | > frame_shift_ms:None
 | > frame_length_ms:None
 | > ref_level_db:20
 | > fft_size:1024
 | > power:1.5
 | > preemphasis:0.0
 | > griffin_lim_iters:60
 | > signal_norm:False
 | > symmetric_norm:True
 | > mel_fmin:0
 | > mel_fmax:8000.0
 | > pitch_fmin:1.0
 | > pitch_fmax:640.0
 | > spec_gain:1.0
 | > stft_pad_mode:reflect
 | > max_norm:4.0
 | > clip_norm:True
 | > do_trim_silence:False
 | > trim_db:60
 | > do_sound_norm:False
 | > do_amp_to_db_linear:True
 | > do_amp_to_db_mel:True
 | > do_rms_norm:False
 | > db_level:None
 | > stats_path:None
 | > base:2.718281828459045
 | > hop_length:256
 | > win_length:1024
 > Generator Model: hifigan_generator
 > Discriminator Model: hifigan_discriminator
Removing weight norm...
 > Text: Hello.
 > Text splitted to sentences.
['Hello.']
 > Processing time: 0.36794090270996094
 > Real-time factor: 0.3480223449191248
 > Saving output to /root/tts-output/hello.wav

可以在 ~/tts-output 目录找到新生成的语音。太短了，听感还算可以。难过的是忘了去掉 --rm ，执行完毕后容器给我删了……我下了20分钟的模型啊……

docker + 服务器程序测试

接下来试一下用 docker 开一个服务器。下面命令启动容器，相比官方文档，我删除了 --rm ，避免运行后容器失效。-p 后面的 40499 是宿主机映射的端口。

docker run -it -p 40499:5002  --entrypoint /bin/bash ghcr.io/coqui-ai/tts-cpu

执行后进入容器内的终端。输入下面的命令。

python3 TTS/server/server.py --list_models #To get the list of available models

输出如下：

 Name format: type/language/dataset/model
 1: tts_models/multilingual/multi-dataset/your_tts
 2: tts_models/bg/cv/vits
 3: tts_models/cs/cv/vits
 4: tts_models/da/cv/vits
 5: tts_models/et/cv/vits
 6: tts_models/ga/cv/vits
 7: tts_models/en/ek1/tacotron2
 8: tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DDC
 9: tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DDC_ph
 10: tts_models/en/ljspeech/glow-tts
 11: tts_models/en/ljspeech/speedy-speech
 12: tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DCA
 13: tts_models/en/ljspeech/vits
 14: tts_models/en/ljspeech/vits--neon
 15: tts_models/en/ljspeech/fast_pitch
 16: tts_models/en/ljspeech/overflow
 17: tts_models/en/ljspeech/neural_hmm
 18: tts_models/en/vctk/vits
 19: tts_models/en/vctk/fast_pitch
 20: tts_models/en/sam/tacotron-DDC
 21: tts_models/en/blizzard2013/capacitron-t2-c50
 22: tts_models/en/blizzard2013/capacitron-t2-c150_v2
 23: tts_models/es/mai/tacotron2-DDC
 24: tts_models/es/css10/vits
 25: tts_models/fr/mai/tacotron2-DDC
 26: tts_models/fr/css10/vits
 27: tts_models/uk/mai/glow-tts
 28: tts_models/uk/mai/vits
 29: tts_models/zh-CN/baker/tacotron2-DDC-GST
 30: tts_models/nl/mai/tacotron2-DDC
 31: tts_models/nl/css10/vits
 32: tts_models/de/thorsten/tacotron2-DCA
 33: tts_models/de/thorsten/vits
 34: tts_models/de/thorsten/tacotron2-DDC
 35: tts_models/de/css10/vits-neon
 36: tts_models/ja/kokoro/tacotron2-DDC
 37: tts_models/tr/common-voice/glow-tts
 38: tts_models/it/mai_female/glow-tts
 39: tts_models/it/mai_female/vits
 40: tts_models/it/mai_male/glow-tts
 41: tts_models/it/mai_male/vits
 42: tts_models/ewe/openbible/vits
 43: tts_models/hau/openbible/vits
 44: tts_models/lin/openbible/vits
 45: tts_models/tw_akuapem/openbible/vits
 46: tts_models/tw_asante/openbible/vits
 47: tts_models/yor/openbible/vits
 48: tts_models/hu/css10/vits
 49: tts_models/el/cv/vits
 50: tts_models/fi/css10/vits
 51: tts_models/hr/cv/vits
 52: tts_models/lt/cv/vits
 53: tts_models/lv/cv/vits
 54: tts_models/mt/cv/vits
 55: tts_models/pl/mai_female/vits
 56: tts_models/pt/cv/vits
 57: tts_models/ro/cv/vits
 58: tts_models/sk/cv/vits
 59: tts_models/sl/cv/vits
 60: tts_models/sv/cv/vits
 61: tts_models/ca/custom/vits
 62: tts_models/fa/custom/glow-tts
 Name format: type/language/dataset/model
 1: vocoder_models/universal/libri-tts/wavegrad
 2: vocoder_models/universal/libri-tts/fullband-melgan
 3: vocoder_models/en/ek1/wavegrad
 4: vocoder_models/en/ljspeech/multiband-melgan
 5: vocoder_models/en/ljspeech/hifigan_v2
 6: vocoder_models/en/ljspeech/univnet
 7: vocoder_models/en/blizzard2013/hifigan_v2
 8: vocoder_models/en/vctk/hifigan_v2
 9: vocoder_models/en/sam/hifigan_v2
 10: vocoder_models/nl/mai/parallel-wavegan
 11: vocoder_models/de/thorsten/wavegrad
 12: vocoder_models/de/thorsten/fullband-melgan
 13: vocoder_models/de/thorsten/hifigan_v1
 14: vocoder_models/ja/kokoro/hifigan_v1
 15: vocoder_models/uk/mai/multiband-melgan
 16: vocoder_models/tr/common-voice/hifigan

中文模型只有一个 tts_models/zh-CN/baker/tacotron2-DDC-GST，我们这里就测试这个模型。（后来发现还有几个多国语言版本）

注意这里如果按照官网的写法就是下面，这样执行，是没有进度条的……非常的焦虑

python3 TTS/server/server.py --model_name tts_models/zh-CN/baker/tacotron2-DDC-GST 

大约等了半个小时以上吧，服务器程序成功运行，可惜这里误操作不小心把窗口关了，没有截图了……我重新运行了一下。（这里记得要看容器的端口映射）

 

 左侧的 {"0": 0.1} 是一个 python 字典格式的字符串，测试了几次发现，基本就是"0" 表示 style 0，第 0 种分割，然后后面的 0.1 是对应的权重，试了试，权重超过 0.2 就没法听了。

style 换成其他数字，就会略微改变说话风格，但是影响不大，音色没有改变。

整体来说，测试了几个句子，听感还可以，就是有点机械但是能听清楚内容，略有杂音。人类在安静情况下应该还是能明显辨别是合成语音。

值得注意的一点是，记得给输入内容加句号，否则生成的语音会很地狱。有兴趣的朋友可以测试一下输入 0.5 不加标点符号进行测试。