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

大规模多语言语音项目(MMS): 富拉语文本转语音模型

本仓库包含**富拉语(ful)**的文本转语音(TTS)模型检查点。

该模型隶属于Meta公司的大规模多语言语音项目，旨在为多样化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及其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版本起）。

模型架构

VITS（基于变分推理与对抗学习的端到端文本转语音）模型通过输入文本序列直接预测语音波形。该条件变分自编码器(VAE)包含后验编码器、解码器和条件先验模块。

基于流的模块（由Transformer文本编码器和多级耦合层构成）预测声学特征谱图，随后通过转置卷积层堆栈进行解码（类似HiFi-GAN声码器结构）。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，支持相同文本生成不同节奏的语音。

模型采用变分下界损失与对抗训练相结合的端到端训练方式。为增强表现力，在条件先验分布中应用了标准化流技术。推理时，文本编码经时长预测模块上采样后，通过流模块与HiFi-GAN解码器生成波形。由于时长预测器的随机性，模型具有非确定性，需固定随机种子才能复现相同语音。

MMS项目为每种语言单独训练了VITS检查点。

使用指南

请确保安装最新版🤗 Transformers库：

pip install --upgrade transformers accelerate

推理代码示例：

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

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

text = "富拉语示例文本"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

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

保存语音波形：

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

或在Jupyter环境中播放：

from IPython.display import Audio
Audio(output, rate=model.config.sampling_rate)

文献引用

该模型由Meta AI的Vineel Pratap团队开发，建议引用MMS论文：

@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}
}

许可声明

本模型采用CC-BY-NC 4.0知识共享许可协议。