Coqui TTS 项目介绍
Coqui 文本转语音（Text-to-Speech，TTS）是新一代基于深度学习的低资源零样本文本转语音模型，具有合成多种语言语音的能力。该模型能够利用共同学习技术，从各语言的训练资料集转换知识，来有效降低需要的训练资料量。
这个模型库现在已经在GitHub上开源，并有高达 20.5K+ 的star量。似乎和以前讲过的Mozilla 的 TTS 有着千丝万缕的联系，但是如今Mozilla TTS 已经停止更新，而 Coqui TTS 更新稳定，是目前少数几个更新比较稳定的开源语音库。
coqui官网：https://coqui.ai/
开源地址：https://github.com/coqui-ai/TTS/
Arm架构离线安装 coqui TTS
要在 ARM 架构的设备上离线安装 Coqui TTS，可以按照以下步骤进行操作：
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- 安装必要的依赖项：
Python 3、Pip和Git.
- 安装必要的依赖项：
2.克隆CoquiTTS 的Git 仓库.
git clone https://github.com/coqui-ai/TTS
3.安装所需的Python包.
pip install -r requirements.txt
4.下载所需的语音模型和配置文件，并将其放在IIS/tts/mode1s 目录下.可以从 CoquiTTS 的GitHub 页面上下载这些文件.
5.运行测试脚本来验证安装是否成功.
python demo_cli .py
注意，由于 ARM 架构的设备通常性能较低，因此可能需要更长时间才能完成编译和训练等操作。此外，如果您希望在 ARM 架构的设备 上进行 TTS 实时推理，则可能需要使用较小的模型或调整一些模型参数以提高性能。
python 命令行安装及使用
1.安装
pip install tts
注意 TTS 是依赖 torch 的，由于 torch 庞大的体积，所以可能是要等很久。但是我这里由于环境问题，只能用特定版本的 torch，否则用不了 GPU。
2.安装完成后测试
tts --list_models
输出模型的信息，说明OK
Name format: type/language/dataset/model
1: tts_models/multilingual/multi-dataset/your_tts
2: tts_models/en/ek1/tacotron2
....
查看模型信息
tts --model_info_by_name tts_models/tr/common-voice/glow-tts
> model type : tts_models
> language supported : tr
> dataset used : common-voice
> model name : glow-tts
> description : Turkish GlowTTS model using an unknown speaker from the Common-Voice dataset.
> default_vocoder : vocoder_models/tr/common-voice/hifigan
文本生成语音
tts --text "text for TTS" --out_path ./test_speech.wav
100%|████████████████████████████ █████████████████████████████████ █████████████████████████████████ █████████████████████████████████ ████████████████████| 113M/113M [ 05:58<00:00, 315kiB/s]
> Model's license - apache 2.0
> Check https://choosealicense.c om/licenses/apache-2.0/ for more info.
> Downloading model to /root/.lo cal/share/tts/vocoder_models--en- -ljspeech--hifigan_v2
100%|█| 3.80M/3.80M [00:01<00:00,
> Model's license - apache 2.0
......
Removing weight norm...
> Text: text for TTS
> Text splitted to sentences.
['text for TTS']
> Processing time: 0.78575992584 22852
> Real-time factor: 0.4602105388 021246
> Saving output to ./test_speech .wav
离线安装TTS
以下是在Linux系统上离线安装CoquiTTS的步骤：
1.下载CoquiTTS的代码.
git clone https://github.com/coqui-ai/TTS
2.安装依赖项.
sudo apt-get install python3-pip libsndfile1
pip3 install -r requirements.txt
3.下载所需的模型，例如英文的Tacotron2模型.
wget https://github.com/coqui-ai/TTS/releases/download/tts_models/tts_models_tacotron2_anon.tar.bz2
tar xvf tts_models_tacotron2_anon.tar.bz2
4.设置环境变量.
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH: /path/to/TTS
5.启动TTS服务器.
python3 server.py --model_path /path/to/tacotron2 --config_path /path/to/tacotron2/config.json --port 8000
其中/path/to/tacotron2 为第3步中下载的Tacotron2模型的路径，/path/to/tacotron2/config. json 为Tacotron2模型的配置文件的路径。
6.连接到TTS服务器并进行语音合成.
import requests
import ison
r = requests.post('http://localhost:8000/api/tts', data=json.dumps(
{"text": "hello", "model_name": "ntacotron2"}
))
with open ("output .wav", "wb") as f：
f.write(r.content）
这将生成一个名为 output .wav 的WAV文件，其中包含语音合成的结果。
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