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• 多模态语音系统
• 语音合成技术 任务类型: 文本转语音

大规模多语言语音项目(MMS): 浪速语文本转语音模型

本仓库包含**浪速语(mhx)**的文本转语音(TTS)模型检查点。

该模型隶属于Meta公司大规模多语言语音研究项目，旨在为多种语言提供语音技术支持。您可以通过MMS语言覆盖概览查看支持语言的ISO 639-3编码，或在Hugging Face平台访问所有MMS-TTS模型：facebook/mms-tts。

MMS-TTS模型已集成至🤗 Transformers库4.33及以上版本。

模型架构

VITS模型（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是基于条件变分自编码器(VAE)的端到端语音合成系统，包含后验编码器、解码器和条件先验模块。其核心组件包括：

• 基于流模型(flow-based)的声学特征预测模块：由Transformer文本编码器和多级耦合层构成
• 逆卷积堆栈：采用类似HiFi-GAN声码器的结构进行频谱图解码
• 随机时长预测器：通过建模文本到语音的一对多映射关系，实现同一文本的多样化韵律生成

模型通过变分下界损失与对抗训练相结合的端到端训练策略，在条件先验分布中应用标准化流技术以增强表现力。推理阶段，文本编码经时长预测模块上采样后，通过流模块与HiFi-GAN解码器的级联结构转换为波形。由于时长预测器的随机性，模型具有非确定性特征，需固定随机种子才能重现相同语音。

在MMS项目中，每种语言都训练了独立的VITS检查点。

使用指南

请确保安装最新版🤗 Transformers库：

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-mhx")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mms-tts-mhx")

text = "浪速语示例文本"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

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

生成波形可保存为.wav文件：

import scipy

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

或在Jupyter Notebook中直接播放：

from IPython.display import Audio

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

文献引用

本模型由Meta AI的Vineel Pratap团队开发，若使用请引用：

@article{pratap2023mms,
    title={Scaling Speech Technology to 1,000+ Languages},
    author={Vineel Pratap and Andros Tjandra and Bowen Shi and Paden Tomasello and Arun Babu and Sayani Kundu and Ali Elkahky and Zhaoheng Ni and Apoorv Vyas and Maryam Fazel-Zarandi and Alexei Baevski and Yossi Adi and Xiaohui Zhang and Wei-Ning Hsu and Alexis Conneau and Michael Auli},
    journal={arXiv},
    year={2023}
}

版权声明

本模型采用CC-BY-NC 4.0知识共享许可协议。