近年来，随着生成式AI技术的爆发式发展，文本转语音（TTS）领域迎来了一位颠覆性选手——ChatTTS。该项目在GitHub上拥有35.2k star，被业界誉为“最接近真人语音特征的开源TTS模型”。
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。
使用教程
克隆仓库
gitclonehttps://github.com/2noise/ChatTTS
cdChatTTS
安装依赖
1. 直接安装
pip install --upgrade -r requirements.txt
2. 使用 conda 安装
conda create -n chattts
conda activate chattts
pip install -r requirements.txt
可选 : 如果使用
NVIDIA GPU（仅限 Linux），可安装TransformerEngine。
快速启动
确保在执行以下命令时，处于项目根目录下。
1. WebUI 可视化界面
python examples/web/webui.py
2. 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."
优缺点分析
优点：
生成质量高：ChatTTS利用先进的Transformer架构和大规模预训练技术，生成的语音自然度高，接近真人发声。 灵活性强：由于采用了统一的文本到文本框架，ChatTTS可以处理多种语言任务，不仅限于语音合成，还可以进行翻译、摘要等任务。 开源社区支持：ChatTTS是一个开源项目，得到了广泛的社区支持和贡献，提供了丰富的资源和工具供开发者使用。
缺点：
计算资源需求高：高质量的语音生成需要大量的计算资源，特别是在训练和微调阶段，对硬件性能有较高要求。 数据依赖性强：生成效果严重依赖于训练数据的质量和多样性，在某些特定应用场景下，可能需要大量的特定数据进行微调。 实时性不足：由于生成过程的复杂性，在某些实时应用中可能存在延迟，特别是在处理复杂文本和生成长段语音时。
应用场景
智能助手：为ChatGPT等LLM增加拟人化语音交互能力。 有声内容创作：自动生成有声书、播客旁白，支持分角色朗读。 教育领域：制作带情感反馈的语言学习材料。 无障碍服务：为视障用户提供更自然的语音阅读体验。