Part.I Introduction

ChatTTS (Chat Text To Speech) 是专门为对话场景设计的文本转语音模型，例如LLM助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练。在 HuggingFace 中开源的版本为4万小时训练且未SFT的版本。

开发 ChatTTS 的团队称：突破开源天花板！ChatTTS 有如下特点：

ChatTTS 文本转语音示例如下

Part.II 一键安装部署

Chap.I 下载

建议使用『ChatTTS 一键本地安装！目前最简单高效的部署方案【文本转语音】』进行安装部署，使用的是 123 云盘，近 3G 压缩包分分钟下完。

1、下载好后解压，得到如下文件，双击app.exe，会自动进行环境配置。

2、环境配置好后会在浏览器中弹出来使用接口（http://127.0.0.1:9966/）。

Chap.II 使用

参数的含义如下：

• text：指的是需要转换成语音的文字内容。
• Refine text：选择是否自动对输入的文本进行优化处理。
• 随机度：一个控制输出随机性的参数，数值越大，生成的语音随机性越高，这可能导致生成的语音质量有时更好，有时更差。
• 音色选择：默认值为2222，这是一个数字参数，用于选择声音的类型。可选的数字有2222、7869、6653、4099、5099，可以任选其一，或者输入其他数字以随机选择声音。
• 定制声音：这是一个正整数参数，用于定制声音的音调和音色。如果设置了此值，将优先使用，而忽略声音选择参数。
• 提示设置(Prompt)：用于添加笑声、停顿等效果。例如，可以设置为[oral_2][laugh_0][break_6]。

合成好之后即可下载

Chap.III 存在的问题

这种方法虽然简单，但是看不到程序内部运行的逻辑，也没有办法更改程序本身的代码，出现问题也没有行之有效的解决方案。笔者在尝试的时候就遇到了一些问题，如下：

1、无法识别[lauge]等提示词
2、前面几秒声音乱入。

Part.III 手动部署

https://github.com/2noise/ChatTTS/tree/main/docs/cn

克隆仓库

git clone https://github.com/2noise/ChatTTS
cd ChatTTS

安装依赖

pip install --upgrade -r requirements.txt

Chap.I 快速使用

建议先执行一遍

python examples/cmd/run.py "Your text 1."

快速使用：命令行交互(生成的音频将保存至 ./output_audio_n.mp3)

python examples/cmd/run.py "Your text 1." "Your text 2."

快速使用：WebUI 可视化界面

python examples/web/webui.py

PS：建议文字数目不要超过150个。长文本后面就是在瞎说。

Chap.II 开发教程

安装ChatTTS的Python 包，方法有如下三种

1、从 PyPI 安装稳定版

pip install ChatTTS

2、从 GitHub 安装最新版

pip install git+https://github.com/2noise/ChatTTS

3、从本地文件夹安装开发版

pip install -e .

基础用法

import ChatTTS
import torch
import torchaudio

chat = ChatTTS.Chat()
chat.load(compile=False) # Set to True for better performance

texts = ["PUT YOUR 1st TEXT HERE", "PUT YOUR 2nd TEXT HERE"]

wavs = chat.infer(texts)

torchaudio.save("output1.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000)

进阶用法

###################################
# Sample a speaker from Gaussian.

rand_spk = chat.sample_random_speaker()
print(rand_spk) # save it for later timbre recovery

params_infer_code = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(
    spk_emb = rand_spk, # add sampled speaker 
    temperature = .3,   # using custom temperature
    top_P = 0.7,        # top P decode
    top_K = 20,         # top K decode
)

###################################
# For sentence level manual control.

# use oral_(0-9), laugh_(0-2), break_(0-7) 
# to generate special token in text to synthesize.
params_refine_text = ChatTTS.Chat.RefineTextParams(
    prompt='[oral_2][laugh_0][break_6]',
)

wavs = chat.infer(
    texts,
    params_refine_text=params_refine_text,
    params_infer_code=params_infer_code,
)

###################################
# For word level manual control.

text = 'What is [uv_break]your favorite english food?[laugh][lbreak]'
wavs = chat.infer(text, skip_refine_text=True, params_refine_text=params_refine_text,  params_infer_code=params_infer_code)
torchaudio.save("output2.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000)

Reference

• ChatTTS 中文网
• Github ChatTTS 开源项目网址
• Hugging Face模型地址
• ChatTTS 一键本地安装！目前最简单高效的部署方案【文本转语音】