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背景

✨ 众所周知，粤语是除了普通话之外第二大中文语言（想当年，粤语差点就成了国语），也是世界上为数不多被联合国定义为“语言”的方言。
✨ 据官方统计，目前全球有将近1.2亿人口在使用粤语（冤有头债有主，数据来源：2019年《关于粤语传承与保护现状的调查报告》）。
✨ 同时粤语是香港、澳门的官方语言，除此之外，还有一个冷知识：粤语是美国和加拿大的第三大语言，是澳大利亚的第四大语言。更冷的一个知识点是，如果一个人只身前往东南亚国家旅游，懂粤语可以节省一大笔请翻译的费用。
✨ 某个知名二次元视频网站没有粤语审核！🤫

哪怕你不知道这些冷知识，但是你一定看过以下港剧的名场面👀：

特别声明：⬆️上述图片仅用作演示，图片内容不代表个人和平台立场。

根据字幕大家都能知道是什么意思，但却不知道怎么读，有的人会读，但是因为音发不准导致这句话的气势就丧失掉🐶。你们笑广东人说的广（港）式普通话的同时，其实我们也在笑你们的塑料粤语。

为了让大家告别塑料粤语,让自己同时也让机器能说一口标准的粤语——

PaddleSpeech 承载了1.2亿人口的理想，不负众望，开源了社区首个粤语语音合成模型,在此感谢子龙和她强大的实习生 WongLaw 为粤语传承（超越国语称霸世界千秋万代💪）做出的亿点贡献🎉。

事不宜迟，下面就用粤语天花板难度的句子——各个国家有各个国家的国歌，为大家演示如何使用粤语语音合成模型。

快速体验

下载和安装PaddleSpeech

!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleSpeech.git
%cd PaddleSpeech
!pip install . --user
%cd ..

CLI快速体验

!paddlespeech tts --am fastspeech2_canton \
                --voc hifigan_csmsc \
                --lang canton \
                --spk_id 10 \
                --input "各个国家有各个国家嘅国歌" \
                --output test_cli.wav \
                --use_onnx True

试听效果⬇️

import IPython
IPython.display.Audio('test_cli.wav')

Python API

from paddlespeech.cli.tts import TTSExecutor

tts_executor = TTSExecutor()
wav_file = tts_executor(
    text='各个国家有各个国家嘅国歌',
    am='fastspeech2_canton',
    voc='hifigan_csmsc',
    lang='canton',
    spk_id=10,
    use_onnx=True,
    output='api_1.wav',
    cpu_threads=2)

import IPython
IPython.display.Audio('api_1.wav')

本地离线部署

如果你的部署需求是本地离线环境，可以将模型文件和对应的配置文件下载到本地，然后在参数中修改对应文件路径

!wget https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/fastspeech2/fastspeech2_canton_onnx_1.4.0.zip
!wget https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/hifigan/hifigan_csmsc_onnx_0.2.0.zip
!unzip fastspeech2_canton_onnx_1.4.0.zip
!unzip hifigan_csmsc_onnx_0.2.0.zip

from paddlespeech.cli.tts import TTSExecutor

tts_executor = TTSExecutor()
wav_file = tts_executor(
    text='喂！三点几嚟，饮茶先嚟，做咁多都冇用嘅，老细唔锡你嘅嚟',
    output='api_offline.wav',
    am='fastspeech2_canton',
    am_ckpt='fastspeech2_canton_onnx_1.4.0/fastspeech2_canton.onnx',
    phones_dict='fastspeech2_canton_onnx_1.4.0/phone_id_map.txt',
    speaker_dict='fastspeech2_canton_onnx_1.4.0/speaker_id_map.txt',
    voc='hifigan_csmsc',
    voc_ckpt='hifigan_csmsc_onnx_0.2.0/hifigan_csmsc.onnx',
    lang='canton',
    spk_id=10,
    use_onnx=True,
    cpu_threads=2)

import IPython
IPython.display.Audio('api_offline.wav')

定制前端

虽然已经实现了粤语合成，但合成效果的优化工作仍任重道远，比如粤语口语的语法和表达与书面语有很大的差别。举两个例子，抱歉，有钱是真的能为所欲为的 和 大象和猴子在玩耍 这两句话，如果硬要用粤语逐字直接说出来给广东人听，emmm为了你的人身安全着想我建议你还是不要这么干。因此，为了合成的粤语语音效果更加口语化，符合粤语表达习惯，我们需要在合成前，对输入文本进行处理。在PaddleSpeech中，合成前的文本处理工作在文本前端（Frontend）部分完成。

PaddleSpeech粤语前端源代码链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/paddlespeech/t2s/frontend/canton_frontend.py

💡商用落地我推荐在前端部分加入一个中文->粤语的翻译模型（可自行训练或调用百度翻译的商业API）。
💡如果不想投入太多成本，对生成效果要求不高，你可以在前端源代码加入规则，将常用的词汇做转换替代即可。

def diy_frontend(ori_text):
    synonym_dict = {
                "大象":"大笨象",
                "在": "喺度",
                "和": "同紧",
                "猴子": "马骝",
                "玩耍": "玩",
                "抱歉": "对唔住",
                "是真的": "真喺",
                "能": "可以",
                "的": "嘅"
            }
    for w in synonym_dict:
        text = ori_text.replace(w, synonym_dict[w])
        ori_text = text
    return text

# 书面表达直接生成
import os
os.system('paddlespeech tts  --input "抱歉，有钱是真的能为所欲为的" --am fastspeech2_canton --voc hifigan_csmsc --lang canton --spk_id 10 --output test_without_translate.wav --use_onnx True')

# 口语化转换后生成
sentence_translated = diy_frontend("抱歉，有钱是真的能为所欲为的")
os.system(f'paddlespeech tts  --input "{sentence_translated}" --am fastspeech2_canton --voc hifigan_csmsc --lang canton --spk_id 10 --output test_with_translate.wav --use_onnx True')

书面表达直接生成效果：

import IPython
IPython.display.Audio('test_without_translate.wav')

对唔住，3秒的音频听了0.5秒之后血压已经开始飙升了🩸
还是让我们听下正宗地道的口语表达方式吧：

import IPython
IPython.display.Audio('test_with_translate.wav')

还是这个表达听起来正常舒服很多！😄

训练方案

PaddleSpeech的粤语语音合成模型基于大家熟悉的FastSpeech2,详细的数据集、文本对齐（MFA）和训练方法已开源至Github，如果有需要用自己定制的数据集finetune或者重新训练的开发者，可以参考以下文档进行训练：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/examples/canton/tts3

关注PaddleSpeech

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🎁 学习过程中你遇到任何问题，可以加入PaddleSpeech的交流群进行讨论。