许可协议: cc-by-nc-4.0 标签:

• 多模态语音系统
• 语音合成 任务标签: 文本转语音

大规模多语言语音(MMS): 马达加斯加语文本转语音

本仓库包含**马达加斯加语(mlg)**的文本转语音(TTS)模型检查点。

该模型隶属于Facebook的大规模多语言语音项目，旨在为多种语言提供语音技术支持。您可以在MMS语言覆盖概览中查看支持语言及其ISO 639-3代码的详细信息，并在Hugging Face Hub上浏览所有MMS-TTS模型检查点：facebook/mms-tts。

MMS-TTS模型自4.33版本起集成于🤗 Transformers库。

模型详情

VITS（基于变分推理与对抗学习的端到端文本转语音）是一种端到端语音合成模型，可根据输入文本序列预测语音波形。该模型是由后验编码器、解码器和条件先验组成的条件变分自编码器(VAE)。

基于流的模块预测声学特征谱图，该模块由Transformer文本编码器和多个耦合层构成。谱图通过转置卷积层堆栈进行解码，其风格与HiFi-GAN声码器类似。针对TTS任务中"一对多"的特性（同一文本可对应多种发音方式），模型还包含随机时长预测器，使得模型能以不同节奏合成同一文本的语音。

模型通过结合变分下界损失和对抗训练进行端到端训练。为增强表现力，在条件先验分布上应用了标准化流技术。推理时，文本编码根据时长预测模块进行上采样，随后通过流模块和HiFi-GAN解码器级联映射为波形。由于时长预测器的随机性，该模型具有非确定性，需固定随机种子才能生成相同语音波形。

在MMS项目中，每种语言都训练了独立的VITS检查点。

使用方式

MMS-TTS自4.33版本起集成于🤗 Transformers库。使用前请先安装最新版本：

pip install --upgrade transformers accelerate

运行以下代码进行推理：

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

model = VitsModel.from_pretrained("facebook/mms-tts-mlg")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mms-tts-mlg")

text = "马达加斯加语示例文本"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    output = model(**inputs).waveform

生成的波形可保存为.wav文件：

import scipy

scipy.io.wavfile.write("techno.wav", rate=model.config.sampling_rate, data=output)

或在Jupyter Notebook/Google Colab中直接播放：

from IPython.display import Audio

Audio(output, rate=model.config.sampling_rate)

引用文献

本模型由Meta AI的Vineel Pratap团队开发。若使用该模型，请引用MMS论文：

@article{pratap2023mms,
    title={将语音技术扩展至1,000多种语言},
    author={Vineel Pratap等作者},
    journal={arXiv},
    year={2023}
}

许可声明

本模型采用CC-BY-NC 4.0许可协议。