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音频克隆:对话文本到口语对话生成MOSS-TTSD

俏襟选 8 小时前
  1. <br>之前介绍过几个音频克隆的可以项目:<br>CosyVoice:https://www.cnblogs.com/cj8988/p/18975495<br>IndexTTS:https://www.cnblogs.com/cj8988/p/18973016<br>GPT-SoVITS:https://www.cnblogs.com/cj8988/p/18962212<br><br>IndexTTs-多人:https://www.cnblogs.com/cj8988/p/18973609<br><br><br><strong>本章在介绍一个多人对话的(两人对话)开源项目(8GPU可以跑):MOSS-TTSD</strong><br><br><strong>亮点:<br></strong><br><strong>高度富有表现力的对话语音</strong>:MOSS-TTSD 基于统一的语义声学神经音频编解码器、预先训练的大型语言模型、数百万小时的 TTS 数据以及 40 万小时的合成和真实对话语音,可生成具有自然对话韵律的高度富有表现力、类似人类的对话语音。<br><strong>双人语音克隆</strong>:MOSS-TTSD 支持零样本双人语音克隆,并可根据对话脚本生成具有准确说话人切换的对话语音。<br><strong>中英双语支持</strong>:MOSS-TTSD 能够以中文和英文生成极具表现力的语音。<br><strong>长篇语音生成</strong>:得益于低比特率编解码器和训练框架的优化,MOSS-TTSD 已经可以进行长篇语音生成的训练。<br><strong>完全开源和商业就绪</strong>:MOSS-TTSD 及其未来更新将完全开源并支持免费商业使用。<br><br><strong>下载安装:<br></strong><br>开源地址:https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTSD<br><br>模型下载:https://huggingface.co/fnlp/XY_Tokenizer_TTSD_V0/tree/main<br>模型存放位置在现在的文件夹下:<strong>MOSS-TTSD\XY_Tokenizer\weights\<br><br></strong>官方文档:https://www.open-moss.com/cn/moss-ttsd/<strong><br><br></strong>
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  1. 安装:<br>进入window的虚拟环境conda中:<br><br>
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  1. 创建环境:
  2. conda create -n moss_ttsd python=3.10<br><br>激活环境:
  3. conda activate moss_ttsd<br><br>安装:
  4. pip install -r requirements.txt<br><br>加速:这个先使用下面的命名安装,如果成功那就皆大欢喜
  5. #pip install flash-attn
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  1. <br><strong>如果flash-attn安装失败,就不用折腾了,我用了很多方法好像都没有成功,所以修改代码,不使用flash-attn。<br></strong><br><strong>修改generation_utils.py:找到load_model()函数</strong><br><strong>将参数默认值修改一下 attn_implementation="flash_attention_2"</strong><br><strong>修改为attn_implementation="sdpa"</strong><br><br><br>
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  1. 运行:python gradio_demo.py
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  1. <br>第一次运行时会下载模型:fnlp/MOSS-TTSD-v0.5,需要很长的时间。<br>
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  1. 下载完成后,浏览器访问:http://127.0.0.1:7860/<br><br>注意,我试过Single单音频支持不太好(我的音频只有一个人说话,估计两个人说话还是可以的),所以这里直接使用两个音频进行实验。
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3.png

 
  1. 结果:
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音频1音频2合成音频
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  1. <br><br>
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